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Google Certified Professional Data Engineer Exam 認定 Professional-Data-Engineer 試験問題 (Q106-Q111):

質問 # 106
Cloud Bigtable is Google's ______ Big Data database service.

A. NoSQL
B. SQL Server
C. Relational
D. mySQL

正解：A

解説：
Explanation
Cloud Bigtable is Google's NoSQL Big Data database service. It is the same database that Google uses for services, such as Search, Analytics, Maps, and Gmail.
It is used for requirements that are low latency and high throughput including Internet of Things (IoT), user analytics, and financial data analysis.
Reference: https://cloud.google.com/bigtable/

質問 # 107
What are two of the characteristics of using online prediction rather than batch prediction?

A. It is optimized to minimize the latency of serving predictions.
B. Predictions are returned in the response message.
C. Predictions are written to output files in a Cloud Storage location that you specify.
D. It is optimized to handle a high volume of data instances in a job and to run more complex models.

正解：A、B

解説：
Online prediction
.Optimized to minimize the latency of serving predictions.
.Predictions returned in the response message.
Batch prediction
.Optimized to handle a high volume of instances in a job and to run more complex models. .Predictions written to output files in a Cloud Storage location that you specify.
Reference: https://cloud.google.com/ml-engine/docs/prediction-
overview#online_prediction_versus_batch_prediction

質問 # 108
You want to process payment transactions in a point-of-sale application that will run on Google Cloud Platform.
Your user base could grow exponentially, but you do not want to manage infrastructure scaling.
Which Google database service should you use?

A. Cloud Datastore
B. Cloud Bigtable
C. Cloud SQL
D. BigQuery

正解：C

質問 # 109
An aerospace company uses a proprietary data format to store its night dat
a. You need to connect this new data source to BigQuery and stream the data into BigQuery. You want to efficiency import the data into BigQuery where consuming as few resources as possible. What should you do?

A. Write a shell script that triggers a Cloud Function that performs periodic ETL batch jobs on the new data source
B. Use an Apache Beam custom connector to write a Dataflow pipeline that streams the data into BigQuery in Avro format
C. Use a standard Dataflow pipeline to store the raw data in BigQuery and then transform the format later when the data is used.
D. Use Apache Hive to write a Dataproc job that streams the data into BigQuery in CSV format

正解：B

質問 # 110
A live TV show asks viewers to cast votes using their mobile phones. The event generates a large volume of data during a 3 minute period. You are in charge of the Voting restructure* and must ensure that the platform can handle the load and Hal all votes are processed. You must display partial results write voting is open. After voting doses you need to count the votes exactly once white optimizing cost. What should you do?

A. Create a Memorystore instance with a high availability (HA) configuration
B. Write votes to a Pub/Sub tope and toad into both Bigtable and BigQuery via a Dataflow pipeline Query Bigtable for real-time results and BigQuery for later analysis Shutdown the Bigtable instance when voting concludes
C. Write votes to a Pub Sub tope and have Cloud Functions subscribe to it and write voles to BigQuery

正解：B

解説：
D Create a Cloud SQL for PostgreSQL database with high availability (HA) configuration and multiple read replicas

質問 # 111
......

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