Google Certified Professional Data Engineer Exam (Professional-Data-Engineer日本語版) - Professional-Data-Engineer日本語 Exam Questions [2026]

QUESTION NO: 1
仮想プライベートクラウド (VPC) ネットワークの一部として VM に Oracle データベースをデプロイしています。50 個のテーブルを BigQuery に複製し、継続的に同期したいと考えています。インフラストラクチャを管理する必要性を最小限に抑えたいと考えています。どうすればよいでしょうか。

A. 同じ VPC ネットワークに Apache Kafka をデプロイし、Kafka Connect Oracle Change Data Capture (CDC) と Dataflow を使用して Kafka トピックを BigQuery にストリーミングします。 B. Oracle から BigQuery へのデータストリームサービスを作成し、同じ VPC ネットワークへのプライベート接続構成と BigQuery への接続プロファイルを使用します。 C. 同じ VPC ネットワークに Apache Kafka をデプロイし、Kafka Connect Oracle 変更データキャプチャ (CDC) と Kafka Connect Google BigQuery Sink Connector を使用します。 D. BigQuery に直接書き込むための Pub/Sub サブスクリプションを作成します。Debezium Oracle コネクタをデプロイして Oracle データベースの変更をキャプチャし、Pub/Sub トピックにシンクします。

Correct Answer: B

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QUESTION NO: 2
あなたの会社は最近急速に成長し、以前よりも大幅に高い速度でデータを取り込んでいます。あなたは Apache Hadoop で毎日のバッチ MapReduce 分析ジョブを管理しています。しかし、最近のデータの増加により、バッチジョブが遅れています。開発チームがコストを増やさずに分析の応答性を向上させる方法を提案するように求められました。あなたは開発チームに何を提案すべきでしょうか?

A. Hadoop クラスターのサイズを縮小しますが、Hive のジョブも書き換えます。 B. Apache Spark でジョブを書き換えます。 C. Pig でジョブを書き換えます。 D. Hadoop クラスターのサイズを増やします。

Correct Answer: C

QUESTION NO: 3
BigQuery には、会社のレポートを生成するために使用されるデータがあります。週次エグゼクティブレポートの一部のフィールドが会社の標準に従った形式に対応していないことに気付きました。たとえば、レポートエラーには、異なる電話番号形式や異なる国コード識別子が含まれます。これは頻繁に発生する問題なので、データを正規化するための定期的なジョブを作成する必要があります。コーディングを必要としない迅速なソリューションが必要です。どうすればよいでしょうか。

A. BigQuery と GoogleSQL を使用してデータを正規化し、BigQuery で定期的なクエリをスケジュールします。 B. Dataflow SQL を使用して、データを正規化するジョブを作成し、ジョブの最初の実行後にパイプラインが定期的に実行されるようにスケジュールします。 C. Cloud Data Fusion と Wrangler を使用してデータを正規化し、定期的なジョブを設定します。 D. Spark ジョブを作成し、Dataproc Serverless に送信します。

Correct Answer: C

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QUESTION NO: 4
インフラストラクチャチームは、Google Cloud とオンプレミスネットワーク間の相互接続リンクを設定しました。オンプレミスでホストされている Apache Kafka クラスタからストリーミングでデータを取り込むための高スループットストリーミングパイプラインを設計しています。レイテンシを可能な限り最小限にして、データを BigQuery に保存したいと考えています。どうすればよいでしょうか。

A. Kafka と Pub/Sub の間に Kafka Connect ブリッジを設定します。Dataflow パイプラインを記述し、Pub/Sub からデータを読み取り、そのデータを BigQuery に書き込みます。 B. Kafka と Pub/Sub の間に Kafka Connect ブリッジを設定します。Google 提供の Dataflow テンプレートを使用して Pub/Sub からデータを読み取り、BigQuery にデータを書き込みます。 C. Dataflow を使用して、Kafka からデータを読み取り、BigQuery にデータを書き込むパイプラインを作成します。 D. Google Cloud の VPC でプロキシホストを使用して Kafka に接続します。Dataflow パイプラインを記述し、プロキシホストからデータを読み取り、そのデータを BigQuery に書き込みます。

Correct Answer: A

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QUESTION NO: 5
Cloud Dataproc クラスタを管理しています。クラスタで進行中の作業を失うことなく、コストを最小限に抑えながらジョブの実行を高速化する必要があります。どうすればよいでしょうか。

A. プリエンプティブワーカーノードを使用してクラスターのサイズを増やし、正常な廃止を使用するように構成します。 B. プリエンプティブワーカーノードを使用してクラスタサイズを増やし、Cloud Stackdriver を使用してスクリプトをトリガーして作業を保存します。 C. 非プリエンプティブワーカーを増やしてクラスターのサイズを増やします。 D. プリエンプティブワーカーノードを使用してクラスターのサイズを増やし、強制的に廃止するように構成します。

Correct Answer: A

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QUESTION NO: 6
Dataflow はバッチデータパイプラインまたはストリーミングデータパイプラインを処理しますか?

A. バッチデータパイプラインのみ B. バッチデータパイプラインとストリーミングデータパイプラインの両方 C. 上記のいずれでもない D. ストリーミングデータパイプラインのみ

Correct Answer: B

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QUESTION NO: 7
Dataflow プログラムをローカルで実行するために使用できる Java SDK クラスはどれですか?

A. ダイレクトパイプラインランナー B. ローカルランナー C. ローカルパイプラインランナー D. マシンランナー

Correct Answer: A

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QUESTION NO: 8
アナリティクスチームは、いくつかの異なる指標に基づいて、どの顧客があなたの会社と再び取引する可能性が最も高いかを判断するためのシンプルな統計モデルを構築したいと考えています。チームは、Google Cloud Storage に格納されているデータを使用して Apache Spark でモデルを実行したいと考えています。あなたは、このジョブを実行するために Google Cloud Dataproc を使用することを推奨しました。テストの結果、このワークロードは 15 ノードのクラスタで約 30 分で実行でき、結果を Google BigQuery に出力できることが分かりました。このワークロードを毎週実行する予定です。コストの観点からクラスタを最適化するにはどうすればよいでしょうか。

A. ジョブの実行速度を上げるためにワーカーノードでSSDを使用する B. ジョブの実行速度を上げるために、メモリ容量の多いノードを使用する C. ワークロードを Google Cloud Dataflow に移行する D. クラスタにプリエンプティブ仮想マシン (VM) を使用する

Correct Answer: C

QUESTION NO: 9
あなたは、配車需要の高いエリアを特定し、需要を満たすために利用可能なドライバーを効果的に再ルーティングする配車アプリ用のリアルタイムシステムを設計しています。システムは、複数のソースから Pub/Sub にデータを取り込み、データを処理し、結果をリアルタイムダッシュボードで視覚化および分析するために保存します。データソースには、5 秒ごとのドライバーの位置の更新と、乗客からのアプリベースの予約イベントが含まれます。データ処理には、過去 30 秒間の供給と需要のデータを 2 秒ごとにリアルタイムで集計し、結果を低レイテンシシステムに保存して視覚化することが含まれます。あなたは何をすべきでしょうか?

A. Dataflow パイプラインのタンブリングウィンドウを使用してデータをグループ化し、集計されたデータを Memorystore に書き込みます。 B. Dataflow パイプラインのホッピングウィンドウを使用してデータをグループ化し、集計されたデータを BigQuery に書き込みます。 C. Dataflow パイプラインのホッピングウィンドウを使用してデータをグループ化し、集計されたデータを Memorystore に書き込みます。 D. Dataflow パイプラインのセッションウィンドウを使用してデータをグループ化し、集計されたデータを BigQuery に書き込みます。

Correct Answer: C

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QUESTION NO: 10
履歴データは Cloud Storage に保存します。履歴データに対して分析を実行する必要があります。無効なデータエントリを検出し、プログラミングや SQL の知識を必要としないデータ変換を実行するソリューションを使用したいと考えています。
何をすべきでしょうか?

A. Cloud Dataproc を Hadoop ジョブで使用してエラーを検出し、変換を実行します。 B. BigQuery のフェデレーションテーブルをクエリで使用して、エラーを検出し、変換を実行します。 C. Beam で Cloud Dataflow を使用してエラーを検出し、変換を実行します。 D. レシピとともに Cloud Dataprep を使用してエラーを検出し、変換を実行します。

Correct Answer: D

QUESTION NO: 11
サードパーティから毎月CSV形式のデータファイルを受け取ります。このデータをクレンジングする必要がありますが、ファイルのスキーマは3ヶ月ごとに変更されます。これらの変換を実装するための要件は次のとおりです。
スケジュールに従って変換を実行する
開発者以外のアナリストが変換を変更できるようにする
変換を設計するためのグラフィカルツールの提供
何をすべきでしょうか?

A. 各月のCSVデータをBigQueryに読み込み、SQLクエリを記述してデータを標準スキーマに変換します。変換されたテーブルをSQLクエリで結合します。 B. Cloud Dataproc 上の Apache Spark を使用して、データフレームを作成する前に CSV ファイルのスキーマを推測します。次に、データを Cloud Storage に書き出して BigQuery に読み込む前に、Spark SQL で変換を実装します。 C. Cloud Dataprep を使用して変換レシピを構築および維持し、スケジュールに従って実行します。 D. アナリストが変換を実行するためのPythonでCloud Dataflowパイプラインを作成できるよう支援します。Pythonコードはリビジョン管理システムに保存し、入力データのスキーマ変更に応じて修正する必要があります。

Correct Answer: C