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Amazon AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) Sample Questions:

1. 한 기업이 대량의 IoT 센서 데이터를 저장하고 분석해야 합니다. 또한, 해당 데이터를 무기한으로 보존해야 합니다. 이 기업은 아마존 레드시프트 클러스터에서 데이터를 분석합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족할까요?

A) 데이터를 Apache Parquet 형식으로 Amazon S3 버킷에 저장합니다. S3 버킷에서 Redshift 클러스터로 데이터 자동 복사 수집을 구성합니다.
B) 데이터를 JSON 형식으로 Amazon S3 버킷에 저장합니다. S3 버킷에서 Redshift 클러스터로 데이터 자동 복사 수집을 구성합니다.
C) 데이터를 JSON 형식으로 Amazon S3 버킷에 저장합니다. Amazon Redshift Spectrum을 통해 쿼리 액세스를 구성합니다.
D) 데이터를 Apache Parquet 형식으로 Amazon S3 버킷에 저장합니다. Amazon Redshift Spectrum을 통해 쿼리 액세스를 구성합니다.

2. 한 회사는 MySQL 데이터베이스에 저장된 판매 기록을 분석하고자 합니다. 회사는 Salesforce에서 식별한 판매 기회와 기록을 연관시키고자 합니다.
이 회사는 매일 2GB의 erf 판매 기록을 받습니다. 이 회사는 100GB의 식별된 판매 기회를 보유하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 판매 기록과 판매 기회를 분석하고 상관관계를 맺는 프로세스를 개발해야 합니다. 이 프로세스는 매일 밤 한 번 실행해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Amazon AppFlow를 사용하여 Salesforce에서 판매 기회를 가져옵니다. AWS Glue를 사용하여 MySQL 데이터베이스에서 판매 기록을 가져옵니다. 판매 기록과 판매 기회를 상관시킵니다. AWS Step Functions를 사용하여 프로세스를 조율합니다.
B) Amazon AppFlow를 사용하여 Salesforce에서 판매 기회를 가져옵니다. Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 MySQL 데이터베이스에서 판매 기록을 가져옵니다. Amazon Managed Service for Apache Flink를 사용하여 데이터 세트를 상관시킵니다. AWS Step Functions를 사용하여 프로세스를 조율합니다.
C) Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)를 사용하여 두 데이터 세트를 모두 가져옵니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 데이터 세트를 상관시킵니다. AWS Step Functions를 사용하여 프로세스를 조율합니다.
D) Amazon AppFlow를 사용하여 Salesforce에서 판매 기회를 가져옵니다. AWS Glue를 사용하여 MySQL 데이터베이스에서 판매 기록을 가져옵니다. 판매 기록과 판매 기회를 연관시킵니다. Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)를 사용하여 프로세스를 조율합니다.

3. 회사는 Amazon Redshift 프로비저닝된 클러스터를 데이터베이스로 사용합니다. Redshift 클러스터에는 5개의 예약된 ra3.4xlarge 노드가 있으며 키 배포를 사용합니다.
데이터 엔지니어는 노드 중 하나의 CPU 로드가 90%를 초과하는 경우가 많다는 사실을 발견했습니다. 노드에서 실행되는 SQL 쿼리는 대기열에 추가됩니다. 다른 4개 노드의 CPU 로드는 일반적으로 일일 작업 중 15% 미만입니다.
데이터 엔지니어는 현재 컴퓨팅 노드 수를 유지하려고 합니다. 또한 데이터 엔지니어는 5개의 컴퓨팅 노드 전체에 걸쳐 로드 균형을 더욱 균등하게 조정하려고 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) SQL SELECT 문의 WHERE 절에서 가장 자주 사용되는 데이터 열이 되도록 정렬 키를 변경합니다.
B) SQL SELECT 문의 WHERE 절에서 가장 자주 사용되는 데이터 열이 되도록 기본 키를 변경합니다.
C) 분산 키를 가장 큰 차원을 가진 테이블 열로 변경합니다.
D) 예약 노드를 ra3.4xlarqe에서 ra3.16xlarqe로 업그레이드합니다.

4. 데이터 엔지니어는 AWS Glue 대화형 세션을 사용하여 기계 학습(ML) 모델용 데이터를 준비하도록 Amazon SageMaker Studio를 구성하고 있습니다.
데이터 엔지니어가 SageMaker Studio를 사용하여 데이터를 준비하려고 하면 액세스 거부 오류가 발생합니다.
SageMaker Studio에 액세스하려면 엔지니어가 어떤 변경을 해야 합니까?

A) 신뢰 정책에서 AWS Glue 및 SageMaker 서비스 주체에 대한 sts:AddAssociation 작업을 허용하는 정책을 데이터 엔지니어의 IAM 사용자에게 추가합니다.
B) 신뢰 정책의 AWS Glue 및 SageMaker 서비스 주체에 대한 sts:AssumeRole 작업을 포함하는 데이터 엔지니어의 IAM 사용자에게 정책을 추가합니다.
C) 데이터 엔지니어의 IAM 사용자에게 AmazonSageMakerFullAccess 관리형 정책을 추가합니다.
D) 데이터 엔지니어의 IAM 사용자에게 AWSGlueServiceRole 관리형 정책을 추가합니다.

5. 한 회사가 아마존 S3 버킷에 차원 테이블을 구축하려고 합니다. 해당 버킷에는 1천만 건의 레코드가 포함된 과거 데이터가 저장되어 있으며, 데이터 크기는 1TB입니다.
데이터 엔지니어는 기본 테이블에서 매일 최대 10,000개의 레코드 변경 사항을 업데이트할 수 있는 솔루션이 필요합니다.
어떤 솔루션이 가장 짧은 실행 시간으로 이 요구 사항을 충족할까요?

A) AWS Glue Apache Spark 작업을 개발하여 과거 데이터와 새로운 변경 사항을 두 개의 Spark DataFrame으로 읽어들이세요. Spark의 update 메서드를 사용하여 기본 테이블을 업데이트하세요.
B) 새로운 변경 사항을 Apache Spark DataFrame으로 읽어들이는 Amazon EMR 작업을 개발하세요. Apache Hudi 프레임워크를 사용하여 Amazon S3에 기본 테이블을 생성하고, Spark의 update 메서드를 사용하여 기본 테이블을 업데이트하세요.
C) Amazon EMR에서 Apache Spark 작업을 개발하여 과거 데이터와 새로운 변경 사항을 읽어 두 개의 Spark DataFrame으로 저장하세요. Spark의 update 메서드를 사용하여 기본 테이블을 업데이트하세요.
D) AWS Glue Python 작업을 개발하여 과거 데이터와 새로운 변경 사항을 두 개의 Pandas DataFrame으로 읽어들이세요. Pandas의 update 메서드를 사용하여 기본 테이블을 업데이트하세요.

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