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Having an authoritative production team

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The protection of customer privacy

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

1. 한 회사가 Amazon Redshift에 데이터 웨어하우스를 두고 있습니다. 보안 규정을 준수하기 위해 회사는 데이터 웨어하우스에 대한 모든 사용자 활동과 연결 활동을 기록하고 저장해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) Amazon Aurora MySQL 데이터베이스를 만듭니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. Aurora MySQL 데이터베이스의 테이블에 로그를 씁니다.
B) Amazon Elastic File System(Amazon EFS) 파일 시스템을 만듭니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. EFS 파일 시스템에 로그를 씁니다.
C) Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨을 생성합니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. EBS 볼륨에 로그를 씁니다.
D) Amazon S3 버킷을 만듭니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. 로깅 구성에서 로그를 저장할 S3 버킷을 지정합니다.

2. 한 회사가 매일 파트너로부터 Amazon S3 버킷에 데이터 파일을 받습니다. 이 회사는 매일 AW5 Glue 추출, 변환 및 로드(ETL) 파이프라인을 사용하여 각 데이터 파일을 정리하고 변환합니다. ETL 파이프라인의 출력은 두 번째 53 버킷에 Dairy.csv라는 CSV 파일에 기록됩니다.
가끔, 일일 데이터 파일이 비어 있거나 필수 필드에 대한 값이 누락되어 있습니다. 파일에 데이터가 누락된 경우, 회사는 전날의 CSV 파일을 사용할 수 있습니다.
데이터 엔지니어는 새로운 일별 파일이 완전하고 유효한 경우에만 전날의 데이터 파일을 덮어쓰는지 확인해야 합니다.
가장 적은 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) AWS Glue Studio를 사용하여 ETL 파이프라인의 코드를 변경하여 필수 필드에서 누락된 값을 각 필드에서 가장 일반적인 값으로 채웁니다.
B) AWS Glue Data Quality 규칙을 사용하도록 AWS Glue ETL 파이프라인을 구성합니다. 필요한 파일과 빈 파일에 누락된 값을 확인하기 위해 Data Quality Definition Language(DQDL)로 규칙을 개발합니다.
C) AWS Lambda 함수를 호출하여 파일에서 누락된 데이터를 확인하고 필수 필드에 누락된 값을 채웁니다.
D) Amazon Athena에서 SQL 쿼리를 실행하여 CSV 파일을 읽고 누락된 행을 삭제합니다. 수정된 CSV 파일을 두 번째 S3 버킷에 복사합니다.

3. 데이터 엔지니어가 Amazon QuickSight를 사용하여 여러 AWS 리전에서 발생하는 회사 매출을 보고하는 대시보드를 구축하고 있습니다. 이 엔지니어는 시각화에서 표시되는 드릴다운 수준과 관계없이 모든 리전의 총 매출을 대시보드에 표시하기를 원합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 레벨 인식 계산 윈도우(LAC-W) 함수를 생성합니다.
B) 레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수를 생성합니다.
C) 간단한 계산 필드를 생성합니다.
D) 테이블 계산을 생성합니다.

4. 글로벌 전자상거래 기업에서 고객 거래, 재고 업데이트, 사용자 활동 로그 등을 여러 AWS 서비스를 통해 처리합니다. 이 회사는 복잡한 ETL(추출, 변환, 로드) 워크플로우를 효율적으로 관리하기 위한 확장 가능하고 완전 관리형 이벤트 기반 오케스트레이션 솔루션이 필요합니다. 데이터 처리를 위해 AWS Glue와 Amazon EMR을 활용해야 하며, 데이터는 Amazon Redshift와 Amazon S3에 저장됩니다. 또한, 종속성 관리, 자동 재시도, 데이터 파이프라인 모니터링 기능을 지원해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) AWS Step Functions를 사용하여 Amazon EMR 및 AWS Glue에서 데이터 변환 및 로딩 작업을 호출하는 Express 워크플로를 정의합니다.
B) ETL 워크플로우를 관리하기 위해 방향 비순환 그래프(DAG)를 생성하려면 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)에서 Apache Airflow를 사용하십시오.
C) 워크플로의 각 단계에 대한 AWS Lambda 함수를 생성합니다. AWS Glue 작업을 호출하도록 Amazon EventBridge를 구성합니다. 파이프라인을 통해 데이터를 처리하고 이동하도록 Lambda 함수를 구성합니다.
D) 워크플로의 각 단계를 실행하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 매일 해당 함수를 호출하도록 Amazon EventBridge 예약 규칙을 생성합니다.

5. 데이터 엔지니어가 지속적인 데이터 수집이 필요한 애플리케이션의 로그 테이블을 설계하고 있습니다. 이 애플리케이션은 다른 애플리케이션의 특정 레코드에 대한 안정적인 API 기반 액세스를 제공해야 합니다. 또한, 매초 4,000건 이상의 동시 쓰기 작업과 6,500건 이상의 읽기 작업을 처리해야 합니다.

A) 애플리케이션의 용량 요구 사항을 충족할 수 있도록 프로비저닝된 용량을 가진 Amazon DynamoDB 테이블을 생성합니다. DynamoDB 테이블을 사용하여 DynamoDB API를 통해 모든 읽기 및 쓰기 작업을 수행합니다.
B) Amazon S3 Standard 버킷에 로그 파일을 저장합니다. AWS Glue Data Catalog에 스키마를 등록합니다.
AWS Glue 스키마를 가리키는 외부 Redshift 테이블을 생성합니다. 이 테이블을 사용하여 Amazon Redshift Spectrum 읽기 작업을 수행합니다.
C) KEY 분포 스타일을 사용하여 Amazon Redshift 테이블을 생성합니다. Amazon Redshift Data API를 사용하여 모든 읽기 및 쓰기 작업을 수행합니다.
D) EVEN 분포 스타일을 사용하여 Amazon Redshift 테이블을 생성합니다. Amazon Redshift JDBC 커넥터를 사용하여 데이터베이스 연결을 설정합니다. 이 데이터베이스 연결을 사용하여 모든 읽기 및 쓰기 작업을 수행합니다.

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