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最新的 AWS Certified Data Engineer Data-Engineer-Associate-KR 免費考試真題:

1. 한 회사가 Amazon S3를 데이터 레이크로 사용합니다. 이 회사는 다중 노드 Amazon Redshift 클러스터를 사용하여 데이터 웨어하우스를 설정합니다. 이 회사는 각 데이터 파일의 데이터 소스에 따라 데이터 레이크의 데이터 파일을 구성합니다.
이 회사는 각 데이터 파일 위치에 대해 별도의 COPY 명령을 사용하여 모든 데이터 파일을 Redshift 클러스터의 한 테이블에 로드합니다. 이 접근 방식은 모든 데이터 파일을 테이블에 로드하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 이 회사는 데이터 수집 속도를 높여야 합니다. 이 회사는 프로세스 비용을 늘리고 싶어하지 않습니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) 데이터 파일 위치를 포함하는 매니페스트 파일을 만듭니다. COPY 명령을 사용하여 데이터를 Amazon Redshift에 로드합니다.
B) AWS Glue 작업을 사용하여 모든 데이터 파일을 하나의 폴더로 복사합니다. COPY 명령을 사용하여 데이터를 Amazon Redshift에 로드합니다.
C) 프로비저닝된 Amazon EMR 클러스터를 사용하여 모든 데이터 파일을 하나의 폴더로 복사합니다. COPY 명령을 사용하여 데이터를 Amazon Redshift에 로드합니다.
D) 모든 데이터 파일을 Amazon Aurora에 병렬로 로드합니다. AWS Glue 작업을 실행하여 데이터를 Amazon Redshift에 로드합니다.

2. 한 금융 회사는 비즈니스 인텔리전스(BI) 애플리케이션을 지원하기 위해 Amazon Athena를 사용하여 페타바이트 규모의 데이터 세트에서 온디맨드 SQL 쿼리를 실행하려고 합니다. 업무 시간 외 시간에 실행되는 AWS Glue 작업은 매일 한 번씩 데이터 세트를 업데이트합니다. BI 애플리케이션에는 회사 정책을 준수하기 위해 1시간의 표준 데이터 새로 고침 빈도가 있습니다.
데이터 엔지니어는 추가 인프라 비용을 추가하지 않고 회사의 Amazon Athena 사용 비용을 최적화하려고 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 1일 후에 S3 Glacier Deep Archive 스토리지 클래스로 데이터를 이동하도록 Amazon S3 수명 주기 정책을 구성합니다.
B) 데이터 세트에 있는 파일의 형식을 Apache Parquet로 변경합니다.
C) SQL 쿼리에 Amazon Athena의 쿼리 결과 재사용 기능을 사용합니다.
D) Bl 애플리케이션과 Athena 사이에 Amazon ElastiCache 클러스터를 추가합니다.

3. 한 회사가 공급업체로부터 마케팅 캠페인 데이터를 받습니다. 회사는 40분에서 60분마다 데이터를 Amazon S3 버킷에 수집합니다. 데이터는 CSV 형식이며 파일 크기는 100KB에서 300KB 사이입니다.
데이터 엔지니어는 각 파일의 콘텐츠를 Amazon Redshift에 업로드하기 위해 추출, 변환 및 로드(ETL) 파이프라인을 설정해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Amazon Data Firehose 스트림을 생성합니다. AWS Lambda 함수를 소스로 사용하여 S3 버킷에서 데이터를 가져오도록 스트림을 구성합니다. Amazon Redshift를 대상으로 설정합니다.
B) Amazon Redshift에 연결하고 COPY 명령을 실행하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. Amazon EventBridge를 사용하여 Amazon S3 업로드 트리거를 기반으로 Lambda 함수를 호출합니다.
C) AWS Database Migration Service(AWS DMS) 작업을 생성합니다. 마이그레이션할 적절한 데이터 스키마를 지정하고, 사용할 적절한 마이그레이션 유형을 지정합니다.
D) Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 S3 버킷을 쿼리합니다. S3 버킷에 대한 AWS Glue 크롤러를 구성하여 AWS Glue 데이터 카탈로그의 메타데이터를 업데이트합니다.

4. 한 회사가 AWS에서 여러 애플리케이션을 운영하고 있습니다. 회사는 각 애플리케이션이 로그를 출력하도록 구성했습니다. 회사는 애플리케이션 로그를 거의 실시간으로 쿼리하고 시각화하려고 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹에 로그를 출력하도록 애플리케이션을 구성합니다. CloudWatch 로그 이상 감지를 사용하여 로그 데이터를 쿼리하고 시각화합니다.
B) Amazon OpenSearch 서비스 도메인을 생성합니다. Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹으로 로그를 출력하도록 애플리케이션을 구성합니다. 각 로그 그룹에 대한 OpenSearch 서비스 구독 필터를 생성하여 OpenSearch로 데이터를 스트리밍합니다. OpenSearch 서비스에서 데이터를 분석하고 시각화하는 데 필요한 쿼리와 대시보드를 생성합니다.
C) Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹에 로그를 출력하도록 애플리케이션을 구성합니다. Amazon S3 버킷을 생성합니다. 필요한 로그 그룹을 S3 버킷으로 내보내도록 일정에 따라 실행되는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. Amazon Athena를 사용하여 S3 버킷의 로그 데이터를 쿼리합니다.
D) 초고속 병렬 인메모리 계산 엔진(SPICE)을 사용하여 Amazon QuickSight로 로그 데이터를 전송하도록 애플리케이션 코드를 업데이트합니다. QuickSight에서 필요한 분석 및 대시보드를 생성합니다.

5. 데이터 엔지니어가 회사를 위해 새로운 데이터 레이크 아키텍처를 설계하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 Apache Iceberg 테이블과 AWS Glue 데이터 카탈로그를 사용하여 빠른 쿼리 성능과 향상된 메타데이터 처리 성능을 달성할 계획입니다. 데이터 엔지니어는 추세 분석을 위해 과거 데이터를 쿼리하고, 대용량 이벤트 데이터의 저장 비용을 최적화해야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 적은 개발 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Amazon S3 Intelligent-Tiering에 Iceberg 테이블 데이터 파일을 저장합니다.
B) 이벤트 유형과 이벤트 날짜를 기준으로 분할 체계를 정의합니다.
C) AWS Glue Data Catalog를 사용하여 Iceberg 스토리지를 자동으로 최적화합니다.
D) Iceberg 테이블 데이터 파일을 압축하기 위해 사용자 지정 AWS Glue 작업을 실행합니다.

問題與答案：