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1. You are developing a data ingestion pipeline to load small CSV files into BigQuery from Cloud Storage. You want to load these files upon arrival to minimize data latency. You want to accomplish this with minimal cost and maintenance. What should you do?

A) Create a Cloud Composer pipeline to load new files from Cloud Storage to BigQuery and schedule it to run every 10 minutes.
B) Create a Dataproc cluster to pull CSV files from Cloud Storage, process them using Spark, and write the results to BigQuery.
C) Use the bq command-line tool within a Cloud Shell instance to load the data into BigQuery.
D) Create a Cloud Run function to load the data into BigQuery that is triggered when data arrives in Cloud Storage.

2. You are constructing a data pipeline to process sensitive customer data stored in a Cloud Storage bucket. You need to ensure that this data remains accessible, even in the event of a single-zone outage. What should you do?

A) Store the data in a multi-region bucket.
B) Enable Object Versioning on the bucket.
C) Set up a Cloud CDN in front of the bucket.
D) Store the data in Nearline storaqe.

3. You work for a financial organization that stores transaction data in BigQuery. Your organization has a regulatory requirement to retain data for a minimum of seven years for auditing purposes. You need to ensure that the data is retained for seven years using an efficient and cost-optimized approach. What should you do?

A) Create a partition by transaction date, and set the partition expiration policy to seven years.
B) Export the BigQuery tables to Cloud Storage daily, and enforce a lifecycle management policy that has a seven-year retention rule.
C) Set the table-level retention policy in BigQuery to seven years.
D) Set the dataset-level retention policy in BigQuery to seven years.

4. 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.

5. You need to design a data pipeline that ingests data from CSV, Avro, and Parquet files into Cloud Storage. The data includes raw user input. You need to remove all malicious SQL injections before storing the data in BigQuery. Which data manipulation methodology should you choose?

A) ELT
B) EL
C) ETL
D) ETLT

질문과 대답: