質問 1：適切に設計された行キーを使用して Cloud Bigtable にデータを書き込むデータ パイプラインがあります。パイプラインを監視して、Cloud Bigtable クラスタのサイズをいつ増やすかを判断します。これを実現するために実行できる 2 つのアクションはどれですか。2 つの回答を選択してください。
A. Key Visualizer の指標を確認します。書き込み圧力インデックスが 100 を超える場合は、Cloud Bigtable クラスタのサイズを増やします。
B. 書き込み操作のレイテンシを監視します。書き込みレイテンシが継続的に増加している場合は、Cloud Bigtable クラスタのサイズを増やします。
C. Key Visualizer の指標を確認します。読み取り圧力指数が 100 を超える場合は、Cloud Bigtable クラスタのサイズを増やします。
D. 読み取り操作のレイテンシを監視します。読み取り操作に 100 ミリ秒以上かかる場合は、Cloud Bigtable クラスタのサイズを大きくします。
E. ストレージ使用率を監視します。使用率が最大容量の 70% を超えたら、Cloud Bigtable クラスタのサイズを増やします。
正解：B,C
質問 2：Firebase Analytics と Google BigQuery の無料統合を有効にしました。Firebase は、app_events_YYYYMMDD 形式で BigQuery に毎日新しいテーブルを自動的に作成するようになりました。レガシー SQL で過去 30 日間のすべてのテーブルをクエリするとします。どうすればよいでしょうか。
A. WHERE date BETWEEN YYYY-MM-DD AND YYYY-MM-DD を使用します。
B. SELECT IF.(date >= YYYY-MM-DD AND date <= YYYY-MM-DD を使用します
C. WHERE_PARTITIONTIME疑似列を使用する
D. TABLE_DATE_RANGE関数を使用する
正解：D
質問 3：projects.regions.clusters.create オペレーションを使用して新しい Cloud Dataproc クラスタを作成する場合、プロジェクト、リージョン、名前、____ の 4 つの値が必要です。
A. ラベル
B. ゾーン
C. タイプ
D. ノード
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
質問 4：メディア ストリーミング サービスであるモバイル アプリケーション用の新しいストレージ システムをデプロイしています。Google Cloud Datastore が最適であると判断しました。複数のプロパティを持つエンティティがあり、その一部は複数の値を取ることができます。たとえば、エンティティ「Movie」では、プロパティ「actors」とプロパティ「tags」には複数の値がありますが、プロパティ「date published」にはありません。一般的なクエリでは、actor=<actorname> のすべての映画を date_released 順に並べるか、tag=Comedy のすべての映画を date_released 順に並べます。インデックスの数の組み合わせ爆発を回避するにはどうすればよいでしょうか。
A. オプションD
B. オプションA
C. オプションC
D. オプション B。
正解：B
質問 5：会社の顧客データベースと注文データベースは、しばしば大きな負荷を受けています。そのため、業務に支障をきたさずに分析を実行するのは困難です。データベースは MySQL クラスターにあり、mysqldump を使用して夜間にバックアップが取られています。業務への影響を最小限に抑えて分析を実行したいと考えています。どうすればよいでしょうか。
A. バックアップを Google Cloud SQL にマウントし、Google Cloud Dataproc を使用してデータを処理します。
B. MySQL クラスターにノードを追加し、そこに OLAP キューブを構築します。
C. ETL ツールを使用して、MySQL から Google BigQuery にデータを読み込みます。
D. オンプレミスの Apache Hadoop クラスターを MySQL に接続し、ETL を実行します。
正解：D
質問 6：本番環境で Pub/Sub からデータを取り込むストリーミング パイプラインがあります。このストリーミング パイプラインを、改善されたビジネス ロジックで更新する必要があります。更新されたパイプラインが、過去 2 日間に配信された Pub/Sub メッセージを再処理するようにする必要があります。どうすればよいでしょうか。
2つの回答を選択してください
A. デプロイの 2 日前に Pub/Sub スナップショット キャプチャを使用します。
B. Pub/Sub サブスクリプションの clear-retry-policy フラグを使用します。
C. タイムスタンプ付きの Pub/Sub Seek を使用します。
D. Pub/Sub サブスクリプションの preserve-asked-messages フラグを使用します。
E. デプロイの 2 日前に新しい Pub/Sub サブスクリプションを作成します。
正解：A,C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)
質問 7：あなたは、eコマース会社向けのバスケット放棄システムを設計しています。システムは、次のルールに基づいてユーザーにメッセージを送信します。
1時間、サイト上でユーザーによる操作がない
30ドル以上の商品をカートに追加しました
取引が完了していない
Google Cloud Dataflow を使用してデータを処理し、メッセージを送信するかどうかを決定します。パイプラインをどのように設計すればよいでしょうか?
A. 期間が 60 分のスライディング タイム ウィンドウを使用します。
B. 60 分間の固定時間ウィンドウを使用します。
C. 60 分の遅延を持つ時間ベースのトリガーを持つグローバル ウィンドウを使用します。
D. ギャップ時間が 60 分のセッション ウィンドウを使用します。
正解：D
質問 8：BigQuery データ ウェアハウス内の主要な在庫テーブルを読み取る、ほぼリアルタイムの在庫ダッシュボードを作成する必要があります。過去の在庫データは、品目と場所別の在庫残高として保存されます。在庫は 1 時間ごとに数千回更新されます。ダッシュボードのパフォーマンスを最大化し、データの正確性を確保する必要があります。どうすればよいでしょうか。
A. 在庫残高テーブルをアイテムごとに分割して、在庫更新ごとにスキャンされるデータの量を削減します。
B. BigQuery バルク ローダーを使用して、在庫の変更を毎日の在庫移動テーブルに一括読み込みします。履歴在庫残高テーブルに結合するビューで残高を計算します。在庫残高テーブルを毎晩更新します。
C. BigQuery ストリーミングを使用して、ストリームの変更を毎日の在庫移動テーブルに取り込みます。履歴在庫残高テーブルに結合するビューで残高を計算します。在庫残高テーブルを毎晩更新します。
D. BigQuery UPDATE ステートメントを活用して、在庫残高の変化に応じて更新します。
正解：D
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| トピック | 出題範囲 |
|---|
| トピック 1 | - Preparing and using data for analysis: Questions about data for visualization, data sharing, and assessment of data may appear.
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| トピック 2 | - Ingesting and processing the data: The topic discusses planning of the data pipelines, building the pipelines, acquisition and import of data, and deploying and operationalizing the pipelines.
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| トピック 3 | - Storing the data: This topic explains how to select storage systems and how to plan using a data warehouse. Additionally, it discusses how to design for a data mesh.
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| トピック 4 | - Maintaining and automating data workloads: It discusses optimizing resources, automation and repeatability design, and organization of workloads as per business requirements. Lastly, the topic explains monitoring and troubleshooting processes and maintaining awareness of failures.
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| トピック 5 | - Designing data processing systems: It delves into designing for security and compliance, reliability and fidelity, flexibility and portability, and data migrations.
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参照：https://cloud.google.com/certification/data-engineer
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