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

1. 데이터 엔지니어는 Amazon S3 버킷에 저장된 데이터에 대한 Amazon Athena 쿼리를 기반으로 하는 Amazon QuickSight 대시보드를 사용해야 합니다. 데이터 엔지니어가 QuickSight 대시보드에 연결하면 데이터 엔지니어는 권한이 부족함을 나타내는 오류 메시지를 받습니다.
권한 관련 오류가 발생할 수 있는 요인은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)

A) QuickSiqht는 S3 버킷에 액세스할 수 없습니다.
B) QuickSgqht와 Athena 사이에는 연결이 없습니다.
C) QuickSiqht에 할당된 오전 1시 역할이 없습니다.
D) Athena 테이블이 카탈로그화되지 않았습니다.
E) QuickSight는 S3 데이터를 해독할 수 있는 액세스 권한이 없습니다.

2. 회사는 데이터 레이크에 사용하는 Amazon S3 스토리지를 분할해야 합니다. 파티셔닝에서는 s3://bucket/prefix/year=2023/month=01/day=01 형식의 S3 객체 키 경로를 사용합니다.
데이터 엔지니어는 회사가 버킷에 새 파티션을 추가할 때 AWS Glue 데이터 카탈로그가 S3 스토리지와 동기화되는지 확인해야 합니다.
가장 짧은 대기 시간으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS Glue CreatePartition API를 매일 두 번 수동으로 실행합니다.
B) Amazon S3에 데이터를 쓰는 코드를 사용하여 Boto3 AWS Glue 파티션 생성 API 호출을 호출합니다.
C) 매일 아침 실행되도록 AWS Glue 크롤러를 예약합니다.
D) AWS Glue 콘솔에서 MSCK REPAIR TABLE 명령을 실행합니다.

3. 회사는 AWS 클라우드에서 실행되는 데이터 소스에 대한 데이터 카탈로그 및 메타데이터 관리를 설정해야 합니다. 회사는 데이터 카탈로그를 사용하여 데이터 저장소 집합에 있는 모든 개체의 메타데이터를 유지 관리합니다. 데이터 저장소에는 Amazon RDS 및 Amazon Redshift와 같은 구조화된 소스가 포함됩니다. 데이터 저장소에는 Amazon S3에 저장되는 JSON 파일 및 .xml 파일과 같은 반구조화된 소스도 포함됩니다.
회사에는 정기적으로 데이터 카탈로그를 업데이트하는 솔루션이 필요합니다. 솔루션은 소스 메타데이터에 대한 변경 사항도 감지해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS Glue 데이터 카탈로그를 중앙 메타데이터 저장소로 사용합니다. Amazon RDS 및 Amazon Redshift 소스에 대한 스키마를 추출하고 데이터 카탈로그를 구축합니다. Amazon S3에 있는 데이터에 대해 AWS Glue 크롤러를 사용하여 스키마를 추론하고 데이터 카탈로그를 자동으로 업데이트합니다.
B) Amazon DynamoDB를 데이터 카탈로그로 사용합니다. 데이터 카탈로그에 연결할 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 여러 소스에서 메타데이터 정보를 수집하고 DynamoDB 데이터 카탈로그를 업데이트하도록 Lambda 함수를 구성합니다. 주기적으로 실행되도록 Lambda 함수를 예약합니다.
C) Amazon Aurora를 데이터 카탈로그로 사용합니다. 데이터 카탈로그에 연결할 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 여러 소스에서 메타데이터 정보를 수집하고 Aurora 데이터 카탈로그를 업데이트하도록 Lambda 함수를 구성합니다. 주기적으로 실행되도록 Lambda 함수를 예약합니다.
D) AWS Glue 데이터 카탈로그를 중앙 메타데이터 저장소로 사용합니다. AWS Glue 크롤러를 사용하여 여러 데이터 스토어에 연결하고 메타데이터 변경 사항으로 데이터 카탈로그를 업데이트합니다. 메타데이터 카탈로그를 업데이트하기 위해 주기적으로 실행되도록 크롤러를 예약합니다.

4. 한 회사에서는 다양한 AWS 및 타사 데이터 저장소를 사용합니다. 이 회사는 모든 데이터를 중앙 데이터 웨어하우스로 통합하여 분석을 수행하고자 합니다. 사용자는 분석 쿼리에 대한 빠른 응답 시간이 필요합니다.
이 회사는 Amazon QuickSight를 직접 쿼리 모드로 사용하여 데이터를 시각화합니다. 사용자는 일반적으로 매일 몇 시간 동안 쿼리를 실행하며 예측할 수 없는 급증이 발생합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Amazon Athena를 사용하여 모든 데이터를 Apache Parquet 형식으로 Amazon S3에 로드합니다.
B) Amazon Redshift Serverless를 사용하여 모든 데이터를 Amazon Redshift 관리형 스토리지(RMS)에 로드합니다.
C) Amazon Aurora PostgreSQL을 사용하여 모든 데이터를 Aurora에 로드합니다.
D) Amazon Redshift 프로비저닝 클러스터를 사용하여 모든 데이터를 Amazon Redshift 관리형 스토리지(RMS)에 로드합니다.

5. 이 회사는 Amazon S3에 대량의 고객 레코드를 저장합니다. 규정을 준수하기 위해 회사는 레코드가 생성된 후 처음 30일 동안 새로운 고객 레코드에 즉시 액세스할 수 있어야 합니다. 이 회사는 30일 이상 된 레코드에 드물게 액세스합니다.
회사는 Amazon S3 스토리지의 비용을 최적화해야 합니다.
이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) 30일 후 S3 Glacier Deep Archive 저장소로 레코드를 전환합니다.
B) 30일 후에 S3 Standard Infrequent-Access(S3 Standard-IA) 저장소로 레코드를 전환하는 수명 주기 정책을 적용합니다.
C) 모든 고객 기록에 S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA) 저장소를 사용합니다.
D) S3 Intelligent-Tiering 스토리지를 사용하세요.

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