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Die Google Professional-Data-Engineer-Zertifizierung ist ein hoch angesehenes und begehrtes Referenzschreiben im Bereich des Datenengineerings. Diese Zertifizierung wird von Google Cloud angeboten und richtet sich an Fachleute, die darauf spezialisiert sind, Datenverarbeitungssysteme auf der Google Cloud-Plattform zu entwerfen und zu erstellen. Die Prüfung testet das Wissen der Kandidaten über Datenengineering-Prinzipien wie Datensammlung, Transformation, Speicherung und Analyse.

Die Google Certified Professional Data Engineer Prüfung ist eine Zertifizierungsprüfung, die von Google für Einzelpersonen angeboten wird, die ihr Fachwissen im Bereich Design und Aufbau von Datenverarbeitungssystemen auf der Google Cloud Platform demonstrieren möchten. Die Prüfung ist darauf ausgelegt, Kandidaten auf ihr Wissen über Datenverarbeitungssysteme, maschinelles Lernen und Datenanalysetools auf der Google Cloud Platform zu testen.

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Google Certified Professional Data Engineer Exam Professional-Data-Engineer Prüfungsfragen mit Lösungen (Q196-Q201):

196. 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. Log into the master node and make changes from there
D. Set initialization actions

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

197. Frage
You are designing storage for two relational tables that are part of a 10-TB database on Google Cloud. You want to support transactions that scale horizontally. You also want to optimize data for range queries on non-key columns. What should you do?

A. Use Cloud Spanner for storage. Use Cloud Dataflow to transform data to support query patterns.
B. Use Cloud SQL for storage. Add secondary indexes to support query patterns.
C. Use Cloud SQL for storage. Use Cloud Dataflow to transform data to support query patterns.
D. Use Cloud Spanner for storage. Add secondary indexes to support query patterns.

Antwort: D

198. Frage
Which methods can be used to reduce the number of rows processed by BigQuery?

A. Putting data in partitions; using the LIMIT clause
B. Splitting tables into multiple tables; putting data in partitions
C. Splitting tables into multiple tables; putting data in partitions; using the LIMIT clause
D. Splitting tables into multiple tables; using the LIMIT clause

Antwort: B

Begründung:
If you split a table into multiple tables (such as one table for each day), then you can limit your query to the data in specific tables (such as for particular days). A better method is to use a partitioned table, as long as your data can be separated by the day. If you use the LIMIT clause, BigQuery will still process the entire table.
Reference: https://cloud.google.com/bigquery/docs/partitioned-tables

199. Frage
You are building a data pipeline on Google Cloud. You need to prepare data using a casual method for a machine-learning process. You want to support a logistic regression model. You also need to monitor and adjust for null values, which must remain real-valued and cannot be removed. What should you do?

A. Use Cloud Dataflow to find null values in sample source data. Convert all nulls to 'none' using a Cloud Dataprep job.
B. Use Cloud Dataprep to find null values in sample source data. Convert all nulls to 0 using a Cloud Dataprep job.
C. Use Cloud Dataprep to find null values in sample source data. Convert all nulls to 'none' using a Cloud Dataproc job.
D. Use Cloud Dataflow to find null values in sample source data. Convert all nulls to 0 using a custom script.

Antwort: A

200. Frage
A web server sends click events to a Pub/Sub topic as messages. The web server includes an event Timestamp attribute in the messages, which is the time when the click occurred. You have a Dataflow streaming job that reads from this Pub/Sub topic through a subscription, applies some transformations, and writes the result to another Pub/Sub topic for use by the advertising department. The advertising department needs to receive each message within 30 seconds of the corresponding click occurrence, but they report receiving the messages late. Your Dataflow job's system lag is about 5 seconds, and the data freshness is about 40 seconds. Inspecting a few messages show no more than 1 second lag between their event Timestamp and publish Time. What is the problem and what should you do?

A. Messages in your Dataflow job are processed in less than 30 seconds, but your job cannot keep up with the backlog in the Pub/Sub subscription. Optimize your job or increase the number of workers to fix this.
B. The advertising department is causing delays when consuming the messages. Work with the advertising department to fix this.
C. Messages in your Dataflow job are taking more than 30 seconds to process. Optimize your job or increase the number of workers to fix this.
D. The web server is not pushing messages fast enough to Pub/Sub. Work with the web server team to fix this.

Antwort: A

Begründung:
To ensure that the advertising department receives messages within 30 seconds of the click occurrence, and given the current system lag and data freshness metrics, the issue likely lies in the processing capacity of the Dataflow job. Here's why option B is the best choice:
System Lag and Data Freshness:
The system lag of 5 seconds indicates that Dataflow itself is processing messages relatively quickly.
However, the data freshness of 40 seconds suggests a significant delay before processing begins, indicating a backlog.
Backlog in Pub/Sub Subscription:
A backlog occurs when the rate of incoming messages exceeds the rate at which the Dataflow job can process them, causing delays.
Optimizing the Dataflow Job:
To handle the incoming message rate, the Dataflow job needs to be optimized or scaled up by increasing the number of workers, ensuring it can keep up with the message inflow.
Steps to Implement:
Analyze the Dataflow Job:
Inspect the Dataflow job metrics to identify bottlenecks and inefficiencies.
Optimize Processing Logic:
Optimize the transformations and operations within the Dataflow pipeline to improve processing efficiency.
Increase Number of Workers:
Scale the Dataflow job by increasing the number of workers to handle the higher load, reducing the backlog.
Reference:
Dataflow Monitoring
Scaling Dataflow Jobs

201. Frage
......

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