Google Cloud Platform（GCP）のProfessional Data Engineer（PDE）資格試験では、Dataflowに関する理解が求められます。Dataflowは、複雑で大量のデータを処理するためのGoogleのサービスです。
Dataflowはクラウド上で動作する完全管理型のサービスで、開発者がサーバーの設定などを心配することなくデータ処理タスクに集中できるように設計されています。
Dataflowの概要と特徴
Dataflowの主な特徴は以下の通りです。
- 大規模データの分散処理：Dataflowは、大量のデータでも効率的に処理できるように作られています。
- Apache Beamのプログラミングモデル：Dataflowは、Apache Beamというオープンソースのプログラミングモデルを使用して、データ処理のタスクを記述します。
- 多言語サポート：JavaやPythonなど、複数のプログラミング言語を使ってDataflowをプログラムできます。
- バッチ処理とストリーミング処理の両方をサポート：一度に大量のデータを処理するバッチ処理と、リアルタイムでデータを処理するストリーミング処理のどちらにも対応しています。
- Compute Engine上の分散実行：DataflowはGoogle CloudのCompute Engine上でデータを分散して処理するため、大規模なデータにも柔軟に対応できます。
Dataflowのデータ処理は「パイプライン」
Dataflowのデータ処理は「パイプライン」と呼ばれる流れで行います。このパイプラインは以下の構成要素から成り立っています。
- PCollection：処理されるデータの集まりで、不変で並列に扱われます。
- Transform：PCollectionに対して行われる処理のことで、フィルタリングや集約などさまざまなデータ変換がここで行われます。
【練習問題】Dataflowの概要と特徴
練習問題1: Dataflowとプログラミングモデル
- 問題
Dataflowのデータ処理パイプラインの記述に使用されるプログラミングモデルは何ですか？ - A. Google Cloud Functions
B. Apache Hadoop
C. Apache Beam
D. Google App Engine - 解答
C. Apache Beam - 解説
DataflowはApache Beamのプログラミングモデルに基づいてデータ処理のタスクを記述します。Apache Beamは、バッチ処理とストリーミング処理の両方に対応するオープンソースの統一モデルです。
練習問題2: サポートされるプログラミング言語
- 問題
Dataflowでサポートされているプログラミング言語はどれですか？（複数選択） - A. Java
B. Python
C. C++
D. Go - 解答
A. Java
B. Python - 解説
Dataflowでは、JavaとPythonプログラミング言語がサポートされています。これにより、開発者はこれらの言語を使用してデータ処理パイプラインを作成できます。
練習問題3: パイプラインの構成要素
- 問題
Dataflowのパイプラインでデータを表す不変のオブジェクトは何と呼ばれますか？ - A. DataBlobs
B. PCollection
C. DataChunks
D. PDataSets - 解答
B. PCollection - 解説
Dataflowのパイプラインにおいて、データの集まりはPCollectionとして表されます。PCollectionは不変で並列に処理されるデータセットを意味し、Dataflowでのデータ処理の基本的な構成要素の一つです。
まとめ
Dataflowは継続的に機能が強化されており、最新の技術トレンドやベストプラクティスを理解することが試験対策としても有効です。
また、公式ドキュメントやリリースノートを定期的にチェックすることで、最新の情報を把握し続けることが重要です。
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