GCP-DE : Data Engineer

現在、Google GCP-DE認証試験はとても人気があるIT能力認定試験です。Google GCP-DE認証試験を受験して認証資格を取ることによって、より早く昇進昇給して、事業を成功にします。

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2、業界最先端のGCP-DE模擬試験ｿﾌﾄは実際の試験雰囲気を模擬したものです。
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Google Data Engineer 認定 GCP-DE 試験問題:

1. The YARN ResourceManager and the HDFS NameNode interfaces are available on a Cloud Dataproc cluster .

A) application node
B) worker node
C) master node
D) conditional node

2. Which is not a valid reason for poor Cloud Bigtable performance?

A) The Cloud Bigtable cluster has too many nodes.
B) The table's schema is not designed correctly.
C) The workload isn't appropriate for Cloud Bigtable.
D) There are issues with the network connection.

3. Your company produces 20,000 files every hour. Each data file is formatted as a comma separated values (CSV) file that is less than 4 KB. All files must be ingested on Google Cloud Platform before they can be processed. Your company site has a 200 ms latency to Google Cloud, and your Internet connection bandwidth is limited as 50 Mbps. You currently deploy a secure FTP (SFTP) server on a virtual machine in Google Compute Engine as the data ingestion point. A local SFTP client runs on a dedicated machine to transmit the CSV files as is. The goal is to make reports with data from the previous day available to the executives by 10:00 a.m. each day. This design is barely able to keep up with the current volume, even though the bandwidth utilization is rather low.
You are told that due to seasonality, your company expects the number of files to double for the next three months. Which two actions should you take? (choose two.)

A) Contact your internet service provider (ISP) to increase your maximum bandwidth to at least 100 Mbps.
B) Introduce data compression for each file to increase the rate file of file transfer.
C) Assemble 1,000 files into a tape archive (TAR) fil
D) Transmit the TAR files instead, and disassemble the CSV files in the cloud upon receiving them.
E) Redesign the data ingestion process to use gsutil tool to send the CSV files to a storage bucket in parallel.
F) Create an S3-compatible storage endpoint in your network, and use Google Cloud Storage Transfer Service to transfer on-premices data to the designated storage bucket.

4. You want to automate execution of a multi-step data pipeline running on Google Cloud. The pipeline includes Cloud Dataproc and Cloud Dataflow jobs that have multiple dependencies on each other. You want to use managed services where possible, and the pipeline will run every day. Which tool should you use?

A) cron
B) Workflow Templates on Cloud Dataproc
C) Cloud Composer
D) Cloud Scheduler

5. You receive data files in CSV format monthly from a third party. You need to cleanse this data, but every third month the schema of the files changes. Your requirements for implementing these transformations include:
Executing the transformations on a schedule
Enabling non-developer analysts to modify transformations
Providing a graphical tool for designing transformations
What should you do?

A) The Python code should be stored in a revision control system and modified as the incoming data's schema changes
B) Use Apache Spark on Cloud Dataproc to infer the schema of the CSV file before creating a Dataframe.Then implement the transformations in Spark SQL before writing the data out to Cloud Storage and loading into BigQuery
C) Load each month's CSV data into BigQuery, and write a SQL query to transform the data to a standard scheme
D) Help the analysts write a Cloud Dataflow pipeline in Python to perform the transformatio
E) Merge the transformed tables together with a SQL query
F) Use Cloud Dataprep to build and maintain the transformation recipes, and execute them on a scheduled basis

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