2024年版、GCP資格 PDE試験の「地震データ分析のための効率的なETLプロセス設計」に関する練習問題を勉強していきましょう。平易な問題文 → 実践的な問題文 → 問題の解き方・解説 → 用語説明の順番で効率的に学べます。
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「2024年版【GCP資格 PDE試験の練習問題】なんと5時間で学べる！」
GCP PDE問題文
「地震データを分析するためのシステムを構築していますが、データ処理に時間がかかりすぎています。特にセンサーのキャリブレーションが抜けていることがわかり、これを効率的に組み込む方法を探しています。どうすればデータ処理を改善し、キャリブレーションを組み込むことができるでしょうか？」
難解な表現での再記述
（GCPのPDE試験問題のような難解な表現での出題文。内容は上記問題文と同じ）
「地震データの解析を目的とするシステム構築中に、現在のETL処理が複数日にわたる高コストの計算を必要としています。この状況下で、センサーキャリブレーションステップの欠落が明らかとなりました。効率的なETLプロセスへのキャリブレーションの統合方法をどのように策定すべきか、最適なアプローチは何ですか？」
問題の解説
- ETLプロセスでは、各処理ステップのキャリブレーションが重要です。
- この問題の解決策としては、新しいMapReduceジョブを導入し、他の処理が行われる前にセンサーキャリブレーションを適用することが効果的です。
- これにより、プロセス全体の効率と精度が向上します。
解決手順の説明
- 既存のMapReduceジョブを修正し、センサーキャリブレーションのステップを含めます。
- キャリブレーションを先行させることで、後続の処理においてより正確なデータが得られます。
- この変更により、地震データの分析がより効率的かつ正確に行われるようになります。
各用語の説明
- Apache Hadoop: 大規模データの分散処理を行うためのオープンソースソフトウェアフレームワーク。
- MapReduce: 大量データの並列処理を行うためのプログラミングモデル。
- センサーキャリブレーション: センサーから得られるデータの正確性を保証するための校正プロセス。
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