In den letzten Jahren nehmen immer mehr Menschen an der Google GCP-DE Zertifizierungsprüfung teil. Da diese Prüfung kann Ihnen helfen, das Google-Zertifikat zu erhalten, das eine wichtige Grundlage für die Messung Ihrer Google-Kenntnisse ist. Mit dem Google-Zertifikat können Sie ein besseres Leben führen.

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Und es gibt nur zwei Schritte, damit Sie Ihren Auftrag beenden. Wir werden Ihr Produkt in Ihre gültige Mailbox senden. Dann können Sie den Anhang downloaden und die Uterlagen benutzen.

Google Data Engineer GCP-DE Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. Your company produces 20,000 files every hour. Each data file is formatted as a comma separated values (CSV) file that is less than 4 KB. All files must be ingested on Google Cloud Platform before they can be processed. Your company site has a 200 ms latency to Google Cloud, and your Internet connection bandwidth is limited as 50 Mbps. You currently deploy a secure FTP (SFTP) server on a virtual machine in Google Compute Engine as the data ingestion point. A local SFTP client runs on a dedicated machine to transmit the CSV files as is. The goal is to make reports with data from the previous day available to the executives by 10:00 a.m. each day. This design is barely able to keep up with the current volume, even though the bandwidth utilization is rather low.
You are told that due to seasonality, your company expects the number of files to double for the next three months. Which two actions should you take? (choose two.)

A) Create an S3-compatible storage endpoint in your network, and use Google Cloud Storage Transfer Service to transfer on-premices data to the designated storage bucket.
B) Contact your internet service provider (ISP) to increase your maximum bandwidth to at least 100 Mbps.
C) Assemble 1,000 files into a tape archive (TAR) fil
D) Transmit the TAR files instead, and disassemble the CSV files in the cloud upon receiving them.
E) Introduce data compression for each file to increase the rate file of file transfer.
F) Redesign the data ingestion process to use gsutil tool to send the CSV files to a storage bucket in parallel.

2. You work for an economic consulting firm that helps companies identify economic trends as they happen. As part of your analysis, you use Google BigQuery to correlate customer data with the average prices of the 100 most common goods sold, including bread, gasoline, milk, and others. The average prices of these goods are updated every 30 minutes. You want to make sure this data stays up to date so you can combine it with other data in BigQuery as cheaply as possible. What should you do?

A) Store the data in a file in a regional Google Cloud Storage bucke
B) Use Google Cloud Dataflow to query BigQuery and combine the data programmatically with the data stored in Cloud Datastore
C) Use Cloud Dataflow to query BigQuery and combine the data programmatically with the data stored in Google Cloud Storage.
D) Store and update the data in a regional Google Cloud Storage bucket and create a federated data source in BigQuery
E) Load the data every 30 minutes into a new partitioned table in BigQuery.
F) Store the data in Google Cloud Datastor

3. If you're running a performance test that depends upon Cloud Bigtable, all the choices except one below are recommended steps. Which is NOT a recommended step to follow?

A) Run your test for at least 10 minutes.
B) Before you test, run a heavy pre-test for several minutes.
C) Do not use a production instance.
D) Use at least 300 GB of data.

4. You have enabled the free integration between Firebase Analytics and Google BigQuery. Firebase now automatically creates a new table daily in BigQuery in the format app_events_YYYYMMDD. You want to query all of the tables for the past 30 days in legacy SQL. What should you do?

A) Use WHERE date BETWEEN YYYY-MM-DD AND YYYY-MM-DD
B) Use SELECT IF.(date >= YYYY-MM-DD AND date <= YYYY-MM-DD
C) Use the WHERE_PARTITIONTIME pseudo column
D) Use the TABLE_DATE_RANGE function

5. You work for a mid-sized enterprise that needs to move its operational system transaction data from an on-premises database to GCP. The database is about 20 TB in size. Which database should you choose?

A) Cloud Spanner
B) Cloud SQL
C) Cloud Bigtable
D) Cloud Datastore

Fragen und Antworten: