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Suitable to all customers

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Team of experts

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

1. 한 회사가 새로운 분석 팀을 위해 데이터 레이크를 구축하고 있습니다. 이 회사는 Amazon S3를 스토리지에 사용하고 Amazon Athena를 쿼리 분석에 사용합니다. Amazon S3에 있는 모든 데이터는 Apache Parquet 형식입니다.
이 회사는 회사 데이터 센터에서 소스 시스템으로 새로운 Oracle 데이터베이스를 실행하고 있습니다. 이 회사는 Oracle 데이터베이스에 70개의 테이블을 가지고 있습니다. 모든 테이블에는 기본 키가 있습니다. 데이터는 가끔 소스 시스템에서 변경될 수 있습니다. 이 회사는 매일 테이블을 데이터 레이크로 수집하려고 합니다.
가장 적은 노력으로 이 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) Oracle 데이터베이스에 대한 AWS Glue 연결을 만듭니다. AWS Glue 북마크 작업을 만들어 데이터를 증분적으로 수집하고 Parquet 형식으로 Amazon S3에 데이터를 씁니다.
B) Amazon RDS에서 Oracle 데이터베이스를 만듭니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 온프레미스 Oracle 데이터베이스를 Amazon RDS로 마이그레이션합니다. 테이블에 트리거를 구성하여 AWS Lambda 함수를 호출하여 변경된 레코드를 Parquet 형식으로 Amazon S3에 씁니다.
C) Amazon EMR에서 Oracle 데이터베이스에서 데이터를 읽는 Apache Sqoop 작업을 만듭니다. Sqoop 작업을 구성하여 Parquet 형식으로 Amazon S3에 데이터를 씁니다.
D) 진행 중인 복제를 위한 AWS Database Migration Service(AWS DMS) 작업을 만듭니다. Oracle 데이터베이스를 소스로 설정합니다. Amazon S3를 대상으로 설정합니다. Parquet 형식으로 데이터를 쓰도록 작업을 구성합니다.

2. 데이터 엔지니어는 Amazon Redshift 테이블의 스키마 변경 사항을 추적하기 위한 데이터 카탈로그 솔루션을 구현해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) Java Database Connectivity(JDBC) 드라이버를 사용하여 AWS Glue 크롤러가 테이블에서 매일 실행되도록 예약합니다. 크롤러가 AWS Glue 데이터 카탈로그를 업데이트하도록 구성합니다.
B) AWS DataSync를 사용하여 테이블 메타데이터를 AWS Glue 데이터 카탈로그에 기록합니다. AWS Glue 크롤러를 사용하여 데이터 카탈로그를 매일 업데이트합니다.
C) AWS Glue 크롤러가 테이블에서 매일 실행되도록 예약합니다. 크롤러가 Apache Hive 메타스토어를 업데이트하도록 구성합니다.
D) AWS 스키마 변환 도구(AWS SCT)를 사용하여 테이블 메타데이터를 Apache Hive 메타스토어에 기록합니다. Amazon EventBridge 스케줄러를 사용하여 매일 메타스토어를 업데이트합니다.

3. 한 회사에서 분석 솔루션을 구축하고 있습니다. 이 솔루션은 데이터 레이크 스토리지로 Amazon S3를 사용하고 데이터 웨어하우스로 Amazon Redshift를 사용합니다. 회사는 Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 Amazon S3에 있는 데이터를 쿼리하려고 합니다.
가장 빠른 쿼리를 제공하는 작업은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)

A) gzip 압축을 사용하여 개별 파일을 1GB에서 5GB 사이의 크기로 압축합니다.
B) 가장 일반적인 쿼리 조건자를 기반으로 데이터를 분할합니다.
C) 데이터를 10KB 미만의 파일로 분할합니다.
D) 다음이 아닌 파일 형식을 사용합니다.
E) 열 기반 저장 파일 형식을 사용합니다.

4. 한 회사가 애플리케이션에 필요한 반정형 트랜잭션 데이터를 데이터베이스에 저장해야 합니다. 이 데이터베이스는 서버리스 방식이어야 합니다. 애플리케이션은 데이터를 자주 쓰지는 않지만 자주 읽습니다. 또한, 애플리케이션은 데이터를 밀리초 단위로 빠르게 검색해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 데이터를 Amazon S3 Standard 버킷에 저장합니다. S3 전송 가속을 활성화합니다.
B) 데이터를 Amazon S3 Apache Iceberg 테이블에 저장합니다. S3 전송 가속을 활성화합니다.
C) 데이터를 Amazon RDS for MySQL 클러스터에 저장합니다. 클러스터에 대해 RDS 최적화 읽기를 구성합니다.
D) 데이터를 Amazon DynamoDB 테이블에 저장합니다. DynamoDB Accelerator 캐시를 구성합니다.

5. 한 회사가 아마존 S3 버킷의 시계열 데이터를 처리하기 위해 매일 AWS Glue 워크플로우를 실행합니다.
워크플로는 데이터를 Amazon Redshift 서버리스 테이블에 로드합니다. 회사에서는 워크플로의 일부 작업이 간헐적으로 실패하는 것을 확인했습니다.
데이터 엔지니어는 Redshift 테이블에 최신 데이터가 없는 경우 알림을 받아야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 효율성을 극대화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) AWS Glue 데이터 품질 작업을 예약하여 데이터의 최신성을 확인합니다. 데이터 품질 규칙이 실패할 경우 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 토픽에 알림을 보내도록 Amazon EventBridge 규칙을 생성합니다.
B) Amazon EventBridge 스케줄러를 구성하여 Amazon Macie 작업을 실행하고 Redshift 테이블의 데이터 최신성을 검사합니다. AWS Glue 작업이 실패할 경우 Macie가 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 토픽에 알림을 보내도록 구성합니다.
C) 지난 하루 동안 발생한 AWS Glue 작업 실패 횟수를 표시하는 '실패한 AWS Glue 작업'이라는 메트릭을 포함하는 Amazon CloudWatch 대시보드를 생성합니다. 해당 메트릭 값이 0을 초과할 때 알림을 보내도록 CloudWatch 알람을 설정합니다.
D) AWS Glue 작업 로그를 Amazon S3 버킷에 로드합니다. S3 버킷의 작업 로그에 Job.State=FAILED가 포함될 때 알림을 보내도록 Amazon CloudWatch 알람을 구성합니다.

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