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Professional-Data-Engineer Prüfungsfragen, Professional-Data-Engineer Fragen und Antworten, Google Certified Professional Data Engineer Exam

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Das Erreichen der Google Professional-Data-Engineer-Zertifizierung ist eine erhebliche Leistung und kann Fachleuten helfen, ihre Karrieren im Bereich des Datenentwicklung voranzutreiben. Die Zertifizierung zeigt den Arbeitgebern und Kunden, dass der Kandidat über die Fähigkeiten und das Wissen verfügt, um komplexe Datenverarbeitungssysteme mithilfe der Google Cloud -Plattform zu entwerfen und zu verwalten. Die Zertifizierung bietet auch Zugang zu einer Community von zertifizierten Fachleuten und anderen Ressourcen, mit denen Kandidaten über die neuesten Trends und Best Practices im Datenentwicklung auf dem Laufenden bleiben können.

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Die Google Professional-Data-Engineer Prüfung ist für Fachleute gedacht, die mit Datenengineering, Datenintegration oder Datenanalyse arbeiten. Die Prüfung testet das Wissen und Verständnis des Kandidaten über Google Cloud Platform-Tools und -Dienste, einschließlich BigQuery, Cloud Dataflow, Cloud Pub/Sub, Cloud Storage und vieles mehr. Die Prüfung besteht aus Multiple-Choice-Fragen und praktischen Szenarien, die die Fähigkeit des Kandidaten testen, ihr Wissen und ihre Fähigkeiten auf reale Probleme anzuwenden. Das Bestehen der Prüfung und der Erhalt der Zertifizierung zeigt die Kompetenz des Einzelnen in der Gestaltung und Umsetzung skalierbarer und zuverlässiger Datenverarbeitungssysteme unter Verwendung von Google Cloud Platform-Technologien.

Um ein Google-zertifizierter professioneller Dateningenieur zu werden, müssen die Kandidaten eine strenge Zertifizierungsprüfung bestehen, die aus Multiple-Choice- und Szenario-basierten Fragen besteht. Die Prüfung soll das Wissen und die Fähigkeiten des Kandidaten bei der Arbeit mit Big Data und Cloud -Technologien sowie deren Fähigkeit, skalierbare und effiziente Datenverarbeitungssysteme zu entwerfen und zu implementieren, testen. Die Zertifizierung ist ideal für Fachleute, die mit Datenpipelines, Data Warehousing und Data Analytics arbeiten und ein tiefes Verständnis für Cloud -Computing und verteilte Systeme haben. Durch die Verdienste dieser Zertifizierung können Dateningenieure ihre Fachkenntnisse im Bereich demonstrieren und ihre Karrieremöglichkeiten und ihres Gewinnspotenzials erhöhen.

Google Certified Professional Data Engineer Exam Professional-Data-Engineer Prüfungsfragen mit Lösungen (Q28-Q33):

28. Frage
Your weather app queries a database every 15 minutes to get the current temperature. The frontend is powered by Google App Engine and server millions of users. How should you design the frontend to respond to a database failure?

A. Retry the query every second until it comes back online to minimize staleness of data.
B. Retry the query with exponential backoff, up to a cap of 15 minutes.
C. Issue a command to restart the database servers.
D. Reduce the query frequency to once every hour until the database comes back online.

Antwort: B

Begründung:
Explanation
https://cloud.google.com/sql/docs/mysql/manage-connections#backoff

29. Frage
You've migrated a Hadoop job from an on-prem cluster to dataproc and GCS. Your Spark job is a complicated analytical workload that consists of many shuffing operations and initial data are parquet files (on average 200-400 MB size each). You see some degradation in performance after the migration to Dataproc, so you'd like to optimize for it. You need to keep in mind that your organization is very cost- sensitive, so you'd like to continue using Dataproc on preemptibles (with 2 non-preemptible workers only) for this workload.
What should you do?

A. Switch from HDDs to SSDs, override the preemptible VMs configuration to increase the boot disk size.
B. Switch from HDDs to SSDs, copy initial data from GCS to HDFS, run the Spark job and copy results back to GCS.
C. Increase the size of your parquet files to ensure them to be 1 GB minimum.
D. Switch to TFRecords formats (appr. 200MB per file) instead of parquet files.

Antwort: B

30. Frage
To run a TensorFlow training job on your own computer using Cloud Machine Learning Engine, what would your command start with?

A. gcloud ml-engine local train
B. gcloud ml-engine jobs submit training
C. You can't run a TensorFlow program on your own computer using Cloud ML Engine .
D. gcloud ml-engine jobs submit training local

Antwort: A

Begründung:
gcloud ml-engine local train - run a Cloud ML Engine training job locally
This command runs the specified module in an environment similar to that of a live Cloud ML Engine Training Job.
This is especially useful in the case of testing distributed models, as it allows you to validate that you are properly interacting with the Cloud ML Engine cluster configuration.

31. Frage
When running a pipeline that has a BigQuery source, on your local machine, you continue to get permission denied errors. What could be the reason for that?

A. BigQuery cannot be accessed from local machines
B. Your gcloud does not have access to the BigQuery resources
C. Pipelines cannot be run locally
D. You are missing gcloud on your machine

Antwort: B

Begründung:
When reading from a Dataflow source or writing to a Dataflow sink using DirectPipelineRunner, the Cloud Platform account that you configured with the gcloud executable will need access to the corresponding source/sink

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

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

Antwort: A

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
Reference: https://cloud.google.com/bigtable/docs/overview

33. Frage
......

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