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

1. 한 회사에는 세 개의 자회사가 있습니다. 각 자회사는 다른 데이터 웨어하우징 솔루션을 사용합니다. 첫 번째 자회사는 Amazon Redshift에서 데이터 웨어하우스를 호스팅합니다. 두 번째 자회사는 AWS에서 Teradata Vantage를 사용합니다. 세 번째 자회사는 Google BigQuery를 사용합니다.
이 회사는 모든 데이터를 중앙 Amazon S3 데이터 레이크로 집계하려고 합니다. 이 회사는 Apache Iceberg를 테이블 형식으로 사용하고 싶어합니다.
데이터 엔지니어는 모든 데이터 소스에 연결하는 새로운 파이프라인을 구축하고, 각 소스 엔진을 사용하여 변환을 실행하고, 데이터를 결합하고, Iceberg에 데이터를 써야 합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 운영 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Amazon Appflow에서 기본 Amazon Redshift, Teradata 및 BigQuery 커넥터를 사용하여 Amazon S3 및 AWS Glue Data Catalog에 데이터를 씁니다. Amazon Athena를 사용하여 데이터를 조인합니다. 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 병합 작업을 실행합니다.
B) Amazon Redshift, Teradata 및 BigQuery용 Amazon Athena 페더레이션 쿼리 커넥터를 사용하여 Athena에서 파이프라인을 빌드합니다. 모든 데이터 소스에서 읽고, 데이터를 조인하고, 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 Merge 작업을 실행하는 SQL 쿼리를 작성합니다.
C) 네이티브 Amazon Redshift 커넥터, Teradata용 Java Database Connectivity(JDBC) 커넥터, 오픈 소스 Apache Spark BigQuery 커넥터를 사용하여 Amazon EMR에서 파이프라인을 빌드합니다. PySpark에서 코드를 작성하여 데이터를 조인합니다. 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 병합 작업을 실행합니다.
D) 기본 Amazon Redshift, Teradata 및 BigQuery 커넥터를 사용하여 AWS Glue에서 파이프라인을 구축합니다.
네이티브 AWS Glue 변환을 사용하여 데이터를 조인합니다. 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 병합 작업을 실행합니다.

2. 한 회사가 AWS Glue에서 ETL(추출, 변환, 로드) 작업을 실행합니다. 이 작업은 개인 식별 정보(PII) 데이터를 처리하고 Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹에 로그를 기록합니다. 데이터 엔지니어는 CloudWatch Logs 로그 그룹에서 PII 데이터를 마스킹해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) Amazon Macie에서 민감 데이터 검색 작업을 실행합니다.
B) ETL 작업에서 AWS Glue 민감 데이터 감지 API를 호출합니다.
C) 데이터 보호 정책을 구성합니다. 해당 정책을 CloudWatch 로그 그룹에 연결합니다.
D) ETL 작업에 AWS Glue 보안 구성을 연결합니다.

3. 한 회사는 Amazon S3를 사용하여 트랜잭션 데이터 레이크에 반구조화된 데이터를 저장합니다. 일부 데이터 파일은 작지만 다른 데이터 파일은 수십 테라바이트입니다.
데이터 엔지니어는 변경 데이터 캡처(CDC) 작업을 수행하여 데이터 원본에서 변경된 데이터를 식별해야 합니다. 데이터 소스는 매일 전체 스냅샷을 JSON 파일로 전송하고 변경된 데이터를 데이터 레이크에 수집합니다.
변경된 데이터를 가장 비용 효율적으로 캡처하는 솔루션은 무엇입니까?

A) MySQL용 Amazon RDS로 데이터를 수집합니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 변경된 데이터를 데이터 레이크에 씁니다.
B) 이전 데이터와 현재 데이터 간의 변경 사항을 식별하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다.
데이터 레이크에 변경 사항을 수집하도록 Lambda 함수를 구성합니다.
C) Aurora Serverless를 실행하는 Amazon Aurora MySQL DB 인스턴스로 데이터를 수집합니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 변경된 데이터를 데이터 레이크에 씁니다.
D) 오픈 소스 데이터 레이크 형식을 사용하여 데이터 소스를 S3 데이터 레이크와 병합하여 새 데이터를 삽입하고 기존 데이터를 업데이트합니다.

4. 한 제조 회사는 운영 효율성을 모니터링하고 향상시키기 위해 공장 현장에서 센서 데이터를 수집합니다. 이 회사는 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 센서가 수집하는 데이터를 데이터 스트림에 게시합니다. 그런 다음 Amazon Kinesis Data Firehose가 Amazon S3 버킷에 데이터를 씁니다.
회사는 제조 시설의 대형 화면에 운영 효율성을 실시간으로 표시해야 합니다.
가장 낮은 대기 시간으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS Glue 북마크를 사용하여 S3 버킷에서 센서 데이터를 실시간으로 읽습니다. Amazon Timestream 데이터베이스에 데이터를 게시합니다. Timestream 데이터베이스를 소스로 사용하여 Grafana 대시보드를 생성합니다.
B) Apache Flink용 Amazon Managed Service(이전의 Amazon Kinesis Data Analytics)를 사용하여 센서 데이터를 처리합니다. Apache Flink용 커넥터를 사용하여 Amazon Timestream 데이터베이스에 데이터를 씁니다. Timestream 데이터베이스를 소스로 사용하여 Grafana 대시보드를 생성합니다.
C) Apache Flink용 Amazon Managed Service(이전의 Amazon Kinesis Data Analytics)를 사용하여 센서 데이터를 처리합니다. 새로운 Data Firehose 전송 스트림을 생성하여 Amazon Timestream 데이터베이스에 직접 데이터를 게시합니다. Timestream 데이터베이스를 소스로 사용하여 Amazon QuickSight 대시보드를 생성합니다.
D) 새 객체가 생성되면 AWS Lambda 함수에 알림을 보내도록 S3 버킷을 구성합니다. Lambda 함수를 사용하여 Amazon Aurora에 데이터를 게시합니다. Aurora를 소스로 사용하여 Amazon QuickSight 대시보드를 생성하십시오.

5. 회사는 Amazon QuickSight 대시보드를 사용하여 회사 애플리케이션 중 하나의 사용량을 모니터링합니다.
회사는 AWS Glue 작업을 사용하여 대시보드용 데이터를 처리합니다. 회사는 단일 Amazon S3 버킷에 데이터를 저장합니다. 회사는 매일 새로운 데이터를 추가합니다.
데이터 엔지니어는 시간이 지남에 따라 대시보드 쿼리가 느려지는 것을 발견했습니다. 데이터 엔지니어는 쿼리 속도 저하의 근본 원인이 장기 실행 AWS Glue 작업이라고 판단합니다.
AWS Glue 작업의 성능을 향상시키기 위해 데이터 엔지니어는 어떤 조치를 취해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) S3 버킷에 있는 데이터를 분할합니다. 데이터를 연도, 월, 일별로 정리합니다.
B) 작업자 유형을 확장하여 AWS Glue 인스턴스 크기를 늘립니다.
C) 모든 S3 기능에 대한 액세스 권한을 부여하도록 AWS Glue에 대한 액세스 권한을 부여하는 1AM 역할을 수정합니다.
D) 작업이 매일 절반씩 실행되도록 AWS Glue 작업 예약 빈도를 조정합니다.
E) AWS Glue 스키마를 DynamicFrame 스키마 클래스로 변환합니다.

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