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Google GCP-DE 試験シラバストピック:

Google Data Engineer 認定 GCP-DE 試験問題：

1. 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) 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
B) The Python code should be stored in a revision control system and modified as the incoming data's schema changes
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) Use Cloud Dataprep to build and maintain the transformation recipes, and execute them on a scheduled basis
F) Merge the transformed tables together with a SQL query

2. You need to create a data pipeline that copies time-series transaction data so that it can be queried from within BigQuery by your data science team for analysis. Every hour, thousands of transactions are updated with a new status. The size of the intitial dataset is 1.5 PB, and it will grow by 3 TB per day. The data is heavily structured, and your data science team will build machine learning models based on this dat a. You want to maximize performance and usability for your data science team. Which two strategies should you adopt? Choose 2 answers.

A) Use BigQuery'ssupport for external data sources to query.
B) Develop a data pipeline where status updates are appended to BigQuery instead of updated.
C) Denormalize the data as must as possible.
D) Preserve the structure of the data as much as possible.
E) Copy a daily snapshot of transaction data to Cloud Storage and store it as an Avro fil
F) Use BigQuery UPDATE to further reduce the size of the dataset.

3. Which of the following is NOT one of the three main types of triggers that Dataflow supports?

A) Trigger based on time
B) Trigger based on element size in bytes
C) Trigger that is a combination of other triggers
D) Trigger based on element count

4. If you're running a performance test that depends upon Cloud Bigtable, all the choices except one below are recommended steps. Which is NOT a recommended step to follow?

A) Do not use a production instance.
B) Use at least 300 GB of data.
C) Run your test for at least 10 minutes.
D) Before you test, run a heavy pre-test for several minutes.

5. Suppose you have a table that includes a nested column called "city" inside a column called "person", but when you try to submit the following query in BigQuery, it gives you an error.
SELECT person FROM `project1.example.table1` WHERE city = "London"
How would you correct the error?

A) Add ", UNNEST(person)" before the WHERE clause.
B) Add ", UNNEST(city)" before the WHERE clause.
C) Change "person" to "person.city".
D) Change "person" to "city.person".

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