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Google Professional-Data-Engineer Fragen Und Antworten, Professional-Data-Engineer Fragenpool

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Google Certified Professional Data Engineer Exam Professional-Data-Engineer Prüfungsfragen mit Lösungen (Q10-Q15):

10. Frage
You are operating a streaming Cloud Dataflow pipeline. Your engineers have a new version of the pipeline with a different windowing algorithm and triggering strategy. You want to update the running pipeline with the new version. You want to ensure that no data is lost during the update. What should you do?

A. Stop the Cloud Dataflow pipeline with the Drain option. Create a new Cloud Dataflow job with the updated code
B. Update the Cloud Dataflow pipeline inflight by passing the --update option with the --jobName set to the existing job name
C. Update the Cloud Dataflow pipeline inflight by passing the --update option with the --jobName set to a new unique job name
D. Stop the Cloud Dataflow pipeline with the Cancel option. Create a new Cloud Dataflow job with the updated code

Antwort: A

Begründung:
https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/updating-a-pipeline#changing_windowing

11. Frage
You are running a Dataflow streaming pipeline, with Streaming Engine and Horizontal Autoscaling enabled.
You have set the maximum number of workers to 1000. The input of your pipeline is Pub/Sub messages with notifications from Cloud Storage One of the pipeline transforms reads CSV files and emits an element for every CSV line. The Job performance is low. the pipeline is using only 10 workers, and you notice that the autoscaler is not spinning up additional workers. What should you do to improve performance?

A. Update the job to increase the maximum number of workers.
B. Change the pipeline code, and introduce a Reshuffle step to prevent fusion.
C. Use Dataflow Prime, and enable Right Fitting to increase the worker resources.
D. Enable Vertical Autoscaling to let the pipeline use larger workers.

Antwort: B

Begründung:
Fusion is an optimization technique that Dataflow applies to merge multiple transforms into a single stage.
This reduces the overhead of shuffling data between stages, but it can also limit the parallelism and scalability of the pipeline. By introducing a Reshuffle step, you can force Dataflow to split the pipeline into multiple stages, which can increase the number of workers that can process the data in parallel. Reshuffle also adds randomness to the data distribution, which can help balance the workload across workers and avoid hot keys or skewed data. References:
* 1: Streaming pipelines
* 2: Batch vs Streaming Performance in Google Cloud Dataflow
* 3: Deploy Dataflow pipelines
* 4: How Distributed Shuffle improves scalability and performance in Cloud Dataflow pipelines
* 5: Managing costs for Dataflow batch and streaming data processing

12. Frage
You have Cloud Functions written in Node.js that pull messages from Cloud Pub/Sub and send the data to BigQuery. You observe that the message processing rate on the Pub/Sub topic is orders of magnitude higher than anticipated, but there is no error logged in Stackdriver Log Viewer. What are the two most likely causes of this problem? (Choose two.)

A. Total outstanding messages exceed the 10-MB maximum.
B. Publisher throughput quota is too small.
C. The subscriber code does not acknowledge the messages that it pulls.
D. The subscriber code cannot keep up with the messages.
E. Error handling in the subscriber code is not handling run-time errors properly.

Antwort: D,E

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

Antwort: B

14. Frage
You want to build a managed Hadoop system as your data lake. The data transformation process is composed of a series of Hadoop jobs executed in sequence. To accomplish the design of separating storage from compute, you decided to use the Cloud Storage connector to store all input data, output data, and intermediary dat
a. However, you noticed that one Hadoop job runs very slowly with Cloud Dataproc, when compared with the on-premises bare-metal Hadoop environment (8-core nodes with 100-GB RAM). Analysis shows that this particular Hadoop job is disk I/O intensive. You want to resolve the issue. What should you do?

A. Allocate additional network interface card (NIC), and configure link aggregation in the operating system to use the combined throughput when working with Cloud Storage
B. Allocate sufficient persistent disk space to the Hadoop cluster, and store the intermediate data of that particular Hadoop job on native HDFS
C. Allocate sufficient memory to the Hadoop cluster, so that the intermediary data of that particular Hadoop job can be held in memory
D. Allocate more CPU cores of the virtual machine instances of the Hadoop cluster so that the networking bandwidth for each instance can scale up

Antwort: C

15. Frage
......

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Und träte sie den Augenblick herein, Wie würdest du für deinen Frevel büßen, Um halb zwölf Uhr wollte der Klosterknabe die Speisegeschirre bei P, Professional-Data-Engineer----die Frucht der langzeitigen mühsamen Arbeit.

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