2026年にProfessional-Data-Engineer日本語の合格を目指すなら、教材選びから学習、模擬試験まで一か所で完結するPassTestをご活用ください。Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版)の対策に必要な433問の練習問題と各種サポートがそろっています。

Google Professional-Data-Engineer日本語 試験概要:

Google Professional-Data-Engineer日本語 試験シラバストピック:

Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版)の疑問にお答えします

Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) 認定 Professional-Data-Engineer日本語 試験問題：

問題 #1

クラウドストレージバケットからデータを読み込み、変換したデータをBigQueryテーブルに書き込むステートフルなデータ処理パイプラインを設計しています。このパイプラインは、us-central1リージョン内のゾーン障害に対して高い可用性と耐障害性を備えている必要があります。ゾーン障害発生時のサービス停止を最小限に抑えるため、データフローパイプラインを構成する必要があります。どのような手順を踏むべきでしょうか？

A. データフロージョブをus-central1内の単一ゾーンにデプロイし、マルチリージョンのクラウドストレージバケットを使用してその状態を保存します。
B. --zone=us-central1a パラメータを指定して Dataflow ジョブを起動します。
C. --region=us-central1 パラメータを指定して Dataflow ジョブを起動します。
D. データフロージョブをus-central1内の単一ゾーンにデプロイし、リージョン永続ディスクを使用して状態を保存するように構成します。

問題 #2

あなたの会社は、30 ノードの Apache Hadoop クラスターをクラウドに移行しています。すでに作成した Hadoop ジョブを再利用し、クラスターの管理を可能な限り最小限に抑えたいと考えています。また、クラスターの寿命を超えてデータを保持できるようにしたいと考えています。どうすればよいでしょうか。

A. HDFS の永続ディスクを使用する Google Cloud Dataproc クラスタを作成します。
B. 永続ディスクを使用する Google Compute Engine 上に Hadoop クラスタを作成します。
C. ローカル SSD ディスクを使用する Google Compute Engine 上に Hadoop クラスタを作成します。
D. Google Cloud Storage コネクタを使用する Cloud Dataproc クラスタを作成します。
E. データを処理するための Google Cloud Dataflow ジョブを作成します。

問題 #3

あなたはPub/Subフィードのサブスクライバーのコードを更新しています。デプロイ時にサブスクライバーが誤ってメッセージを承認し、メッセージ損失につながる可能性があることを懸念しています。
お客様のサブスクライバーは、確認済みメッセージを保持するように設定されていません。デプロイ後にエラーが発生した場合に確実に復旧できるようにするには、どうすればよいですか？

A. デプロイには Cloud Build を使用してください。デプロイ後にエラーが発生した場合は、Seek 操作を使用して、デプロイ開始時に Cloud Build によってログに記録されたタイムスタンプを特定してください。
B. ローカルマシンにPub/Subエミュレーターをセットアップします。新しいサブスクライバーロジックを本番環境にデプロイする前に、その動作を検証してください。
C. Pub/Subトピックでデッドレター機能を有効にして、正常に確認応答されなかったメッセージを捕捉します。デプロイ後にエラーが発生した場合は、デッドレターキューに捕捉されたメッセージを再配信します。
D. 新しいサブスクライバーコードをデプロイする前に、Pub/Subスナップショットを作成します。スナップショット作成後に利用可能になったメッセージを再配信するには、Seek操作を使用します。

問題 #4

生放送のテレビ番組で、視聴者に携帯電話を使って投票するよう呼びかけます。このイベントでは、3分間に大量のデータが生成されます。あなたは「投票インフラ」の責任者であり、プラットフォームが負荷を処理できること、およびすべての投票が処理されることを保証しなければなりません。投票中は部分的な結果を表示する必要があります。投票終了後は、コストを最適化しながら投票を一度だけ正確にカウントする必要があります。あなたは何をすべきでしょうか？

A. Pub/Subトピックに投票を書き込み、Cloud Functionsがそれを購読してBigQueryに投票を書き込みます。
B. 投票結果をPub/Subトピックに書き込み、データフローパイプラインを介してBigtableとBigQueryの両方にロードします。Bigtableでリアルタイムの結果を取得し、BigQueryで後日分析を行います。投票が終了したら、Bigtableインスタンスをシャットダウンします。
C. 高可用性 (HA) 構成と複数の読み取りレプリカを備えた Cloud SQL for PostgreSQL データベースを作成します。
D. 高可用性(HA)構成でMemorystoreインスタンスを作成します。

問題 #5

社内の IT アプリケーションの 1 つと Google BigQuery を統合して、ユーザーがアプリケーションのインターフェースから BigQuery にクエリを実行できるようにします。個々のユーザーに BigQuery への認証を行わせたり、データセットへのアクセス権を与えたりすることは望ましくありません。IT アプリケーションから BigQuery に安全にアクセスする必要があります。
何をすべきでしょうか?

A. ダミーユーザーを作成し、そのユーザーにデータセットへのアクセスを許可します。そのユーザーのユーザー名とパスワードをファイルシステム上のファイルに保存し、その認証情報を使用して BigQuery データセットにアクセスします。
B. ユーザーのグループを作成し、そのグループにデータセットへのアクセス権を付与します。
C. サービスアカウントを作成し、そのアカウントにデータセットへのアクセスを許可します。データセットにアクセスするには、サービスアカウントの秘密鍵を使用します。
D. シングルサインオン（SSO）プラットフォームと統合し、クエリリクエストとともに各ユーザーの資格情報を渡します。

解説：