Amazon AWS Certified Data Engineer Data-Engineer-Associate Korean

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

1. 한 회사가 Amazon Redshift를 사용하여 데이터 웨어하우스 솔루션을 구축하고 있습니다. 이 회사는 Redshift 클러스터에 있는 택트 테이블에 수백 개의 타일을 로드하고 있습니다.
회사는 데이터웨어하우스 솔루션이 가능한 최대 처리량을 달성하기를 원합니다. 솔루션은 회사가 데이터를 tact 테이블에 로드할 때 클러스터 리소스를 최적으로 사용해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) 단일 COPY 명령을 사용하여 Redshift 클러스터에 데이터를 로드합니다.
B) S3DistCp를 사용하여 여러 파일을 Hadoop Distributed File System(HDFS)에 로드합니다. HDFS 커넥터를 사용하여 데이터를 Redshift 클러스터로 수집합니다.
C) 여러 개의 COPY 명령을 사용하여 Redshift 클러스터에 데이터를 로드합니다.
D) Redshift 클러스터 노드 수와 같은 수의 INSERT 문을 사용합니다. 각 노드에 병렬로 데이터를 로드합니다.

2. 한 회사는 분기마다 데이터 레이크의 데이터를 분석하여 재고 평가를 수행합니다. 데이터 엔지니어는 AWS Glue DataBrew를 사용하여 데이터 내에서 고객에 대한 개인 식별 정보(PII)를 감지합니다.
회사의 개인정보 보호정책은 일부 사용자 지정 정보 범주를 PII로 간주합니다. 그러나 이러한 범주는 표준 DataBrew 데이터 품질 규칙에 포함되지 않습니다.
데이터 엔지니어는 데이터 레이크 내의 여러 데이터 세트에서 사용자 정의 PII 범주를 스캔하기 위해 현재 프로세스를 수정해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 사용자 정의 PII 범주에 대한 데이터를 수동으로 검토합니다.
B) Data Brew에서 사용자 정의 데이터 품질 규칙을 구현합니다. 데이터 세트 전체에 사용자 정의 규칙을 적용합니다.
C) 추출, 변환 및 데이터 레이크로의 로드(ETL) 작업 중에 필드에서 PII 정보를 추출하기 위해 정규식 패턴을 구현합니다.
D) 사용자 정의 PII 범주를 감지하기 위한 사용자 정의 Python 스크립트를 개발합니다. DataBrew에서 스크립트를 호출합니다.

3. 데이터 엔지니어가 Apache Spark를 사용하여 Amazon S3에 저장된 대규모 데이터 세트를 분석하는 Amazon Athena 노트북에서 쿼리 성능을 최적화하고 있습니다. 데이터는 분할되어 있으며, AWS Glue 크롤러가 분할된 데이터를 업데이트합니다.
데이터 엔지니어는 Athena 쿼리의 효율성을 개선하기 위해 스캔하는 데이터 양을 최소화하려고 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) 쿼리에 파티션 필터를 적용합니다.
B) 중첩된 디렉토리 구조를 사용하여 Amazon S3에 있는 데이터를 구성합니다.
C) 자주 액세스되는 데이터에 대해 메모리 내 캐싱을 사용하도록 Spark를 구성합니다.
D) AWS Glue 크롤러 호출 빈도를 높여 데이터 카탈로그를 더 자주 업데이트합니다.

4. 데이터 엔지니어는 ETL(추출, 변환 및 로드) 작업을 구축해야 합니다. ETL 작업은 사용자가 Amazon S3 버킷에 업로드하는 매일 수신되는 .csv 파일을 처리합니다. 각 S3 객체의 크기는 100MB 미만입니다.
이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 사용자 정의 Python 애플리케이션을 작성합니다. Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS) 클러스터에서 애플리케이션을 호스팅합니다.
B) AWS Glue Python 셸 작업을 작성합니다. 팬더를 사용하여 데이터를 변환합니다.
C) AWS Glue PySpark 작업을 작성합니다. Apache Spark를 사용하여 데이터를 변환합니다.
D) PySpark ETL 스크립트를 작성합니다. Amazon EMR 클러스터에서 스크립트를 호스팅합니다.

5. 한 회사가 아마존 S3 버킷을 사용하여 여러 데이터 소스를 중앙 데이터 레이크로 통합합니다. 이 회사는 비즈니스 파트너가 데이터에 접근할 수 있도록 여러 변환 및 데이터 정제 프로세스를 수행해야 합니다.
이 회사는 여러 비즈니스 파트너가 정상 업무 시간 동안 중앙 데이터 레이크에서 SQL 쿼리를 실행할 수 있도록 하는 솔루션이 필요합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족할까요?

A) 정상 업무 시간 이후에 AWS Glue Flex 작업을 사용하여 전날 데이터를 처리하고 필요한 모든 변환을 적용한 다음 준비된 데이터를 Amazon Redshift 프로비저닝 클러스터에 로드합니다.
B) 정상 업무 시간 이후에 프로비저닝된 Amazon EMR 클러스터를 사용하여 전날 데이터를 처리하고, 필요한 모든 변환을 적용하고, 준비된 데이터를 Amazon Redshift Serverless에 로드합니다.
C) 정상 업무 시간 이후에 AWS Lambda 함수를 사용하여 전날 데이터를 처리하고, 필요한 모든 변환을 적용하고, 준비된 데이터를 Amazon Redshift 프로비저닝 클러스터에 로드합니다.
D) 정상 업무 시간 이후에 AWS Glue Flex 작업을 사용하여 전날 데이터를 처리하고 필요한 모든 변환을 적용한 다음 준비된 데이터를 Amazon Redshift Serverless에 로드합니다.

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