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Associate-Data-Practitioner Exam Fragen & Associate-Data-Practitioner Examsfragen
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Google Associate-Data-Practitioner Prüfungsplan:
| Thema | Einzelheiten |
|---|---|
| Thema 1 |
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| Thema 2 |
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| Thema 3 |
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Google Cloud Associate Data Practitioner Associate-Data-Practitioner Prüfungsfragen mit Lösungen (Q10-Q15):
10. Frage
Your organization's ecommerce website collects user activity logs using a Pub/Sub topic. Your organization's leadership team wants a dashboard that contains aggregated user engagement metrics. You need to create a solution that transforms the user activity logs into aggregated metrics, while ensuring that the raw data can be easily queried. What should you do?
- A. Create a Cloud Storage subscription to the Pub/Sub topic. Load the activity logs into a bucket using the Avro file format. Use Dataflow to transform the data, and load it into a BigQuery table for reporting.
- B. Create a Dataflow subscription to the Pub/Sub topic, and transform the activity logs. Load the transformed data into a BigQuery table for reporting.
- C. Create a BigQuery subscription to the Pub/Sub topic, and load the activity logs into the table. Create a materialized view in BigQuery using SQL to transform the data for reporting
- D. Create an event-driven Cloud Run function to trigger a data transformation pipeline to run. Load the transformed activity logs into a BigQuery table for reporting.
Antwort: B
Begründung:
Using Dataflow to subscribe to the Pub/Sub topic and transform the activity logs is the best approach for this scenario. Dataflow is a managed service designed for processing and transforming streaming data in real time. It allows you to aggregate metrics from the raw activity logs efficiently and load the transformed data into a BigQuery table for reporting. This solution ensures scalability, supports real-time processing, and enables querying of both raw and aggregated data in BigQuery, providing the flexibility and insights needed for the dashboard.
11. Frage
You are a data analyst working with sensitive customer data in BigQuery. You need to ensure that only authorized personnel within your organization can query this data, while following the principle of least privilege. What should you do?
- A. Enable access control by using IAM roles.
- B. Export the data to Cloud Storage, and use signed URLs to authorize access.
- C. Encrypt the data by using customer-managed encryption keys (CMEK).
- D. Update dataset privileges by using the SQL GRANT statement.
Antwort: A
Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation:
BigQuery uses IAM for access control, adhering to least privilege by granting only necessary permissions.
* Option A: IAM roles (e.g., roles/bigquery.dataViewer for read-only) restrict query access to authorized users, aligning with Google's security best practices.
* Option B: BigQuery doesn't support SQL GRANT for dataset privileges; access is managed via IAM or authorized views.
* Option C: Exporting to Cloud Storage with signed URLs bypasses BigQuery's native controls and adds complexity.
12. Frage
Your organization has decided to move their on-premises Apache Spark-based workload to Google Cloud. You want to be able to manage the code without needing to provision and manage your own cluster. What should you do?
- A. Migrate the Spark jobs to Dataproc on Google Kubernetes Engine.
- B. Migrate the Spark jobs to Dataproc Serverless.
- C. Migrate the Spark jobs to Dataproc on Compute Engine.
- D. Configure a Google Kubernetes Engine cluster with Spark operators, and deploy the Spark jobs.
Antwort: B
Begründung:
Migrating the Spark jobs to Dataproc Serverless is the best approach because it allows you to run Spark workloads without the need to provision or manage clusters. Dataproc Serverless automatically scales resources based on workload requirements, simplifying operations and reducing administrative overhead. This solution is ideal for organizations that want to focus on managing their Spark code without worrying about the underlying infrastructure. It is cost-effective and fully managed, aligning well with the goal of minimizing cluster management.
13. Frage
Your organization has decided to move their on-premises Apache Spark-based workload to Google Cloud.
You want to be able to manage the code without needing to provision and manage your own cluster. What should you do?
- A. Migrate the Spark jobs to Dataproc on Google Kubernetes Engine.
- B. Migrate the Spark jobs to Dataproc Serverless.
- C. Migrate the Spark jobs to Dataproc on Compute Engine.
- D. Configure a Google Kubernetes Engine cluster with Spark operators, and deploy the Spark jobs.
Antwort: B
Begründung:
Migrating the Spark jobs toDataproc Serverlessis the best approach because it allows you to run Spark workloads without the need to provision or manage clusters. Dataproc Serverless automatically scales resources based on workload requirements, simplifying operations and reducing administrative overhead. This solution is ideal for organizations that want to focus on managing their Spark code without worrying about the underlying infrastructure. It is cost-effective and fully managed, aligning well with the goal of minimizing cluster management.
14. Frage
You are storing data in Cloud Storage for a machine learning project. The data is frequently accessed during the model training phase, minimally accessed after 30 days, and unlikely to be accessed after 90 days. You need to choose the appropriate storage class for the different stages of the project to minimize cost. What should you do?
- A. Store the data in Nearline storage during the model training phase. Transition the data to Coldline storage 30 days after model deployment, and to Archive storage 90 days after model deployment.
- B. Store the data in Nearline storage during the model training phase. Transition the data to Archive storage 30 days after model deployment, and to Coldline storage 90 days after model deployment.
- C. Store the data in Standard storage during the model training phase. Transition the data to Nearline storage 30 days after model deployment, and to Coldline storage 90 days after model deployment.
- D. Store the data in Standard storage during the model training phase. Transition the data to Durable Reduced Availability (DRA) storage 30 days after model deployment, and to Coldline storage 90 days after model deployment.
Antwort: C
Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation:
Cost minimization requires matching storage classes to access patterns using lifecycle rules. Let's assess:
* Option A: Nearline during training (frequent access) incurs high retrieval costs and latency, unsuitable for ML workloads. Coldline after 30 days and Archive after 90 days are reasonable but misaligned initially.
* Option B: Standard storage (no retrieval fees, low latency) is ideal for frequent access during training.
Transitioning to Nearline (30-day minimum, low access) after 30 days and Coldline (90-day minimum, rare access) after 90 days matches the pattern and minimizes costs effectively.
* Option C: Nearline during training is costly for frequent access, and Archive to Coldline is illogical (Archive is cheaper than Coldline).
15. Frage
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