
Google Pub/Sub - Datastreaming
Topics, subscriptions, push vs pull, ordering, dead lettering, exactly-once delivery, monitoring, schema registry
1Wat is het belangrijkste architecturale kenmerk van Google Pub/Sub?
Wat is het belangrijkste architecturale kenmerk van Google Pub/Sub?
Antwoord
Google Pub/Sub is een serverless asynchrone messaging-service die berichtproducenten van consumenten ontkoppelt. Publishers sturen berichten naar topics zonder de subscribers te kennen, en subscribers ontvangen berichten via subscriptions zonder de publishers te kennen. Deze architectuur maakt onafhankelijke horizontale schaling aan beide kanten mogelijk.
2Wat is het fundamentele verschil tussen een topic en een subscription in Pub/Sub?
Wat is het fundamentele verschil tussen een topic en een subscription in Pub/Sub?
Antwoord
Een topic is een benoemd kanaal waarnaar publishers berichten sturen, terwijl een subscription een benoemde entiteit is die de interesse van een subscriber vertegenwoordigt om berichten van een topic te ontvangen. Een topic kan meerdere subscriptions hebben, en elke subscription ontvangt een kopie van elk bericht dat op het topic wordt gepubliceerd.
3In welk geval moet een pull-subscription worden verkozen boven een push-subscription?
In welk geval moet een pull-subscription worden verkozen boven een push-subscription?
Antwoord
Een pull-subscription verdient de voorkeur wanneer de subscriber het bericht-consumptietempo (flow control) moet beheersen, grote batches moet verwerken, of wanneer de uitvoeringsomgeving geen openbaar HTTPS-eindpunt kan blootstellen. Pull maakt het ook gemakkelijker om belastingspieken te beheren door het aantal opgehaalde berichten dynamisch aan te passen.
Hoe werkt het acknowledgement-mechanisme in Pub/Sub?
Wat is de rol van een dead letter topic in Pub/Sub?
+17 gespreksvragen
Andere Data Engineering-sollicitatieonderwerpen
Linux & Shell - Grondbeginselen
Git & GitHub - Grondbeginselen
Geavanceerde Python voor Data Engineering
Docker - Basisbeginselen
Google Cloud Platform - Fundamenten
CI/CD en codekwaliteit
Docker Compose
FastAPI - Data-API's
Geavanceerde SQL voor Data Engineering
Data Lake - Architectuur en ingestie
BigQuery voor Data Engineering
PostgreSQL - Administratie
Data Modeling voor Data Engineering
Fivetran & Airbyte - Data-ingestie
dbt - Grondbeginselen
Apache Airflow - Grondbeginselen
Kubernetes - Fundamenten
dbt - Geavanceerde functies
ETL- / ELT- / ETLT-patronen
Apache Airflow - Gevorderd
Airflow + dbt - Pipeline-orkestratie
PySpark - Grootschalige verwerking
Apache Beam & Dataflow
Kubernetes - Productie en scaling
Terraform - Infrastructure as Code
NoSQL-databases
Moderne Data Architecture
Monitoring en observability
IAM en gegevensbeveiliging
Beheers Data Engineering voor je volgende gesprek
Krijg toegang tot alle vragen, flashcards, technische tests, code review-oefeningen en gespreksimulatoren.
Begin gratis