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Google Professional-Data-Engineer Lernhilfe - Professional-Data-Engineer Online Tests

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Die Google Professional-Data-Engineer-Zertifizierungsprüfung ist eine strenge Prüfung, mit der die Fähigkeiten eines Kandidaten bei der Gestaltung und Implementierung von Datenverarbeitungssystemen auf der Google Cloud-Plattform getestet wurden. Die Prüfung deckt eine breite Palette von Themen ab, einschließlich Datenverarbeitung, Datenanalyse, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen. Die Prüfung enthält auch Fragen zu Datensicherheit, Compliance und Privatsphäre. Das Prüfungsformat umfasst Multiple-Choice- und Szenario-basierte Fragen, die die Fähigkeit eines Kandidaten testen, ihr Wissen in realen Situationen anzuwenden.

Die Google Professional-Data-Engineer-Zertifizierungsprüfung testet die Kenntnisse eines Kandidaten in Bezug auf Tools und Dienste und Dienste für die Datenverarbeitung von Google Cloud-Plattform, z. B. Google Cloud DataFlow, Google BigQuery, Google Cloud DataProc und Google Cloud Pub/Sub. Die Prüfung bewertet auch die Fähigkeit eines Kandidaten, Datenverarbeitungssysteme zu entwerfen und zu implementieren, die sicher, zuverlässig und kostengünstig sind.

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Professional-Data-Engineer PrüfungGuide, Google Professional-Data-Engineer Zertifikat - Google Certified Professional Data Engineer Exam

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Google Certified Professional Data Engineer Exam Professional-Data-Engineer Prüfungsfragen mit Lösungen (Q92-Q97):

92. Frage
What are two of the benefits of using denormalized data structures in BigQuery?

A. Reduces the amount of storage required, increases query speed
B. Increases query speed, makes queries simpler
C. Reduces the amount of data processed, reduces the amount of storage required
D. Reduces the amount of data processed, increases query speed

Antwort: B

Begründung:
Denormalization increases query speed for tables with billions of rows because BigQuery's performance degrades when doing JOINs on large tables, but with a denormalized data
structure, you don't have to use JOINs, since all of the data has been combined into one table. Denormalization also makes queries simpler because you do not have to use JOIN clauses.
Denormalization increases the amount of data processed and the amount of storage required because it creates redundant data.
Reference:
https://cloud.google.com/solutions/bigquery-data-warehouse#denormalizing_data

93. Frage
Which of these sources can you not load data into BigQuery from?

A. Google Cloud Storage
B. Google Drive
C. Google Cloud SQL
D. File upload

Antwort: C

Begründung:
You can load data into BigQuery from a file upload, Google Cloud Storage, Google Drive, or Google Cloud Bigtable. It is not possible to load data into BigQuery directly from Google Cloud SQL. One way to get data from Cloud SQL to BigQuery would be to export data from Cloud SQL to Cloud Storage and then load it from there.
Reference: https://cloud.google.com/bigquery/loading-data

94. Frage
Which of these is NOT a way to customize the software on Dataproc cluster instances?

A. Modify configuration files using cluster properties
B. Configure the cluster using Cloud Deployment Manager
C. Set initialization actions
D. Log into the master node and make changes from there

Antwort: B

Begründung:
You can access the master node of the cluster by clicking the SSH button next to it in the Cloud Console.
You can easily use the --properties option of the dataproc command in the Google Cloud SDK to modify many common configuration files when creating a cluster. When creating a Cloud Dataproc cluster, you can specify initialization actions in executables and/or scripts that Cloud Dataproc will run on all nodes in your Cloud Dataproc cluster immediately after the cluster is set up. [https://cloud.google.com/dataproc/ docs/concepts/configuring-clusters/init-actions] Reference: https://cloud.google.com/dataproc/docs/concepts/configuring-clusters/cluster-properties

95. Frage
When a Cloud Bigtable node fails, ____ is lost.

A. the last transaction
B. no data
C. the time dimension
D. all data

Antwort: B

Begründung:
A Cloud Bigtable table is sharded into blocks of contiguous rows, called tablets, to help balance the workload of queries. Tablets are stored on Colossus, Google's file system, in SSTable format. Each tablet is associated with a specific Cloud Bigtable node.
Data is never stored in Cloud Bigtable nodes themselves; each node has pointers to a set of tablets that are stored on Colossus. As a result:
Rebalancing tablets from one node to another is very fast, because the actual data is not copied. Cloud Bigtable simply updates the pointers for each node.
Recovery from the failure of a Cloud Bigtable node is very fast, because only metadata needs to be migrated to the replacement node.
When a Cloud Bigtable node fails, no data is lost

96. Frage
You have data located in BigQuery that is used to generate reports for your company. You have noticed some weekly executive report fields do not correspond to format according to company standards for example, report errors include different telephone formats and different country code identifiers. This is a frequent issue, so you need to create a recurring job to normalize the dat a. You want a quick solution that requires no coding What should you do?

A. Use Cloud Data Fusion and Wrangler to normalize the data, and set up a recurring job.
B. Create a Spark job and submit it to Dataproc Serverless.
C. Use BigQuery and GoogleSQL to normalize the data, and schedule recurring quenes in BigQuery.
D. Use Dataflow SQL to create a job that normalizes the data, and that after the first run of the job, schedule the pipeline to execute recurrently.

Antwort: A

Begründung:
Cloud Data Fusion is a fully managed, cloud-native data integration service that allows you to build and manage data pipelines with a graphical interface. Wrangler is a feature of Cloud Data Fusion that enables you to interactively explore, clean, and transform data using a spreadsheet-like UI. You can use Wrangler to normalize the data in BigQuery by applying various directives, such as parsing, formatting, replacing, and validating data. You can also preview the results and export the wrangled data to BigQuery or other destinations. You can then set up a recurring job in Cloud Data Fusion to run the Wrangler pipeline on a schedule, such as weekly or daily. This way, you can create a quick and code-free solution to normalize the data for your reports. Reference:
Cloud Data Fusion overview
Wrangler overview
Wrangle data from BigQuery
[Scheduling pipelines]

97. Frage
......

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