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High pass rates
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Enough for test after 20 or 30 hours' practice
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Amazon AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) Sample Questions:
1. 한 항공사가 분석을 위해 비행 활동에 대한 지표를 수집하고 있습니다. 회사는 정시 출발을 늘리는 데 사용할 수 있는 통찰력을 분석이 어떻게 제공할 수 있는지 보여주기 위해 개념 증명(POC) 테스트를 수행하고 있습니다.
POC 테스트에서는 .csv 형식의 지표가 포함된 Amazon S3의 객체를 사용합니다. POC 테스트는 Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 데이터는 S3 버킷에서 날짜별로 분할됩니다.
데이터 양이 증가함에 따라 회사는 쿼리 성능을 향상시키기 위해 스토리지 솔루션을 최적화하려고 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션 조합은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)
A) 회사가 Athena 쿼리를 실행하는 동일한 AWS 리전에 있는 S3 버킷을 사용합니다.
B) 쿼리에 필요한 문서 키만 가져와 .csvdata를 JSON 형식으로 전처리합니다.
C) Amazon S3의 키 시작 부분에 무작위 문자열을 추가하여 파티션 전체에서 더 많은 처리량을 얻습니다.
D) 조건자에 필요한 데이터 블록만 가져와서 .csv 데이터를 Apache Parquet 형식으로 전처리합니다.
E) Athena를 사용하여 데이터를 쿼리하는 동일한 계정에 있는 S3 버킷을 사용합니다.
2. 회사는 Amazon S3 버킷에 JSON 형식과 .csv 형식으로 데이터 세트를 저장합니다. 이 회사는 Microsoft SQL Server 데이터베이스용 Amazon RDS, 프로비저닝된 용량 모드의 Amazon DynamoDB 테이블, Amazon Redshift 클러스터를 보유하고 있습니다. 데이터 엔지니어링 팀은 데이터 과학자가 SQL과 유사한 구문을 사용하여 모든 데이터 소스를 쿼리할 수 있는 기능을 제공하는 솔루션을 개발해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?
A) AWS Lake Formation을 사용하여 데이터 레이크를 생성합니다. Lake Formation 작업을 사용하여 모든 데이터 소스의 데이터를 Apache Parquet 형식으로 변환합니다. 변환된 데이터를 S3 버킷에 저장합니다. Amazon Athena 또는 Redshift Spectrum을 사용하여 데이터를 쿼리합니다.
B) AWS Glue를 사용하여 데이터 소스를 크롤링합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그에 메타데이터를 저장합니다. Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 구조화된 데이터 소스에는 SQL을 사용합니다. JSON 형식으로 저장된 데이터에는 PartiQL을 사용합니다.
C) AWS Glue를 사용하여 데이터 소스를 크롤링합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그에 메타데이터를 저장합니다. AWS Glue 작업을 사용하여 JSON 형식의 데이터를 Apache Parquet 또는 .csv 형식으로 변환합니다. 변환된 데이터를 S3 버킷에 저장합니다. Amazon Athena를 사용하여 S3 버킷에서 원본 데이터와 변환된 데이터를 쿼리합니다.
D) AWS Glue를 사용하여 데이터 소스를 크롤링합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그에 메타데이터를 저장합니다. Redshift Spectrum을 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 구조화된 데이터 소스에는 SQL을 사용합니다. JSON 형식으로 저장된 데이터에는 PartiQL을 사용합니다.
3. 한 회사가 아마존 S3 버킷을 사용하여 여러 데이터 소스를 중앙 데이터 레이크로 통합합니다. 이 회사는 비즈니스 파트너가 데이터에 접근할 수 있도록 여러 변환 및 데이터 정제 프로세스를 수행해야 합니다.
이 회사는 여러 비즈니스 파트너가 정상 업무 시간 동안 중앙 데이터 레이크에서 SQL 쿼리를 실행할 수 있도록 하는 솔루션이 필요합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족할까요?
A) 정상 업무 시간 이후에 AWS Glue Flex 작업을 사용하여 전날 데이터를 처리하고 필요한 모든 변환을 적용한 다음 준비된 데이터를 Amazon Redshift Serverless에 로드합니다.
B) 정상 업무 시간 이후에 AWS Lambda 함수를 사용하여 전날 데이터를 처리하고, 필요한 모든 변환을 적용하고, 준비된 데이터를 Amazon Redshift 프로비저닝 클러스터에 로드합니다.
C) 정상 업무 시간 이후에 프로비저닝된 Amazon EMR 클러스터를 사용하여 전날 데이터를 처리하고, 필요한 모든 변환을 적용하고, 준비된 데이터를 Amazon Redshift Serverless에 로드합니다.
D) 정상 업무 시간 이후에 AWS Glue Flex 작업을 사용하여 전날 데이터를 처리하고 필요한 모든 변환을 적용한 다음 준비된 데이터를 Amazon Redshift 프로비저닝 클러스터에 로드합니다.
4. 한 회사가 엔터프라이즈 분석을 위해 Amazon Redshift Single-AZ 클러스터를 사용하고 있습니다. 이 회사는 해당 클러스터에 대한 고가용성 재해 복구(DR) 솔루션을 구축하고자 하며, 복구 시간 목표(RTO)는 1시간 미만이어야 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구사항을 가장 비용 효율적으로 충족할까요?
A) Redshift RA3 노드를 사용합니다. 클러스터 재배치를 활성화합니다.
B) Redshift DS2(밀집 스토리지) 노드를 사용합니다. 다중 AZ 배포를 활성화합니다.
C) 필요한 경우 두 번째 AWS 리전의 리전 간 스냅샷 복사본에서 Redshift 클러스터를 구성합니다.
D) Redshift RA3 노드를 사용합니다. 다중 AZ 배포를 활성화합니다.
5. 회사에는 Amazon API Gateway를 사용하여 REST API를 호출하는 프런트엔드 ReactJS 웹 사이트가 있습니다. API는 웹사이트의 기능을 수행합니다. 데이터 엔지니어는 API 게이트웨이를 통해 가끔 호출될 수 있는 Python 스크립트를 작성해야 합니다. 코드는 API Gateway에 결과를 반환해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?
A) AWS Lambda 함수를 생성합니다. 모의 이벤트를 사용하여 5분마다 Lambda 함수를 호출하도록 Amazon EventBridge 규칙을 예약하여 함수가 웜 상태인지 확인하세요.
B) Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS) 클러스터에 사용자 지정 Python 스크립트를 배포합니다.
C) Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)에서 API 게이트웨이와 통합할 수 있는 사용자 지정 Python 스크립트를 배포합니다.
D) 동시성이 프로비저닝된 AWS Lambda Python 함수를 생성합니다.
Solutions:
| Question # 1 Answer: A,D | Question # 2 Answer: B | Question # 3 Answer: A | Question # 4 Answer: D | Question # 5 Answer: D |
