Google Data Engineer : GCP-DE

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Google Data Engineer GCP-DE Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. You have developed three data processing jobs. One executes a Cloud Dataflow pipeline that transforms data uploaded to Cloud Storage and writes results to BigQuery. The second ingests data from on-premises servers and uploads it to Cloud Storage. The third is a Cloud Dataflow pipeline that gets information from third-party data providers and uploads the information to Cloud Storage. You need to be able to schedule and monitor the execution of these three workflows and manually execute them when needed. What should you do?

A) Use Stackdriver Monitoring and set up an alert with a Webhook notification to trigger the jobs.
B) Set up cron jobs in a Compute Engine instance to schedule and monitor the pipelines using GCP API calls.
C) Create a Direct Acyclic Graph in Cloud Composer to schedule and monitor the jobs.
D) Develop an App Engine application to schedule and request the status of the jobs using GCP API calls.

2. Your company is loading comma-separated values (CSV) files into Google BigQuery. The data is fully imported successfully; however, the imported data is not matching byte-to-byte to the source file. What is the most likely cause of this problem?

A) The CSV data loaded in BigQuery is not flagged as CSV.
B) The CSV data has invalid rows that were skipped on import.
C) The CSV data has not gone through an ETL phase before loading into BigQuery.
D) The CSV data loaded in BigQuery is not using BigQuery's default encoding.

3. You are implementing several batch jobs that must be executed on a schedule. These jobs have many interdependent steps that must be executed in a specific order. Portions of the jobs involve executing shell scripts, running Hadoop jobs, and running queries in BigQuery. The jobs are expected to run for many minutes up to several hours. If the steps fail, they must be retried a fixed number of times. Which service should you use to manage the execution of these jobs?

A) Cloud Functions
B) Cloud Dataflow
C) Cloud Scheduler
D) Cloud Composer

4. You want to migrate an on-premises Hadoop system to Cloud Dataproc. Hive is the primary tool in use, and the data format is Optimized Row Columnar (ORC). All ORC files have been successfully copied to a Cloud Storage bucket. You need to replicate some data to the cluster's local Hadoop Distributed File System (HDFS) to maximize performance. What are two ways to start using Hive in Cloud Dataproc? (Choose two.)

A) Leverage Cloud Storage connector for Hadoop to mount the ORC files as external Hive table
B) Load the ORC files into BigQuer
C) Replicate external Hive tables to the native ones.
D) Mount the Hive tables locally.
E) Run the gsutil utility to transfer all ORC files from the Cloud Storage bucket to HDF
F) Run the gsutil utility to transfer all ORC files from the Cloud Storage bucket to any node of the Dataproc cluste
G) Run the gsutil utility to transfer all ORC files from the Cloud Storage bucket to the master node of the Dataproc cluste
H) Leverage BigQuery connector for Hadoop to mount the BigQuery tables as external Hive table
I) Mount the Hive tables locally.
J) Then run the Hadoop utility to copy them do HDF
K) Mount the Hive tables from HDFS.
L) Replicate external Hive tables to the native ones.

5. You are building a model to predict whether or not it will rain on a given day. You have thousands of input features and want to see if you can improve training speed by removing some features while having a minimum effect on model accuracy. What can you do?

A) Eliminate features that are highly correlated to the output labels.
B) Remove the features that have null values for more than 50% of the training records.
C) Instead of feeding in each feature individually, average their values in batches of 3.
D) Combine highly co-dependent features into one representative feature.

Fragen und Antworten: