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

1. 회사의 데이터 엔지니어는 테이블 SQL 쿼리의 성능을 최적화해야 합니다. 회사는 Amazon Redshift 클러스터에 데이터를 저장합니다. 데이터 엔지니어는 예산 제약으로 인해 클러스터 크기를 늘릴 수 없습니다.
회사는 데이터를 여러 테이블에 저장하고 EVEN 배포 스타일을 사용하여 데이터를 로드합니다. 일부 테이블의 크기는 수백 기가바이트입니다. 다른 테이블의 크기는 10MB 미만입니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) 거의 업데이트되지 않는 작은 테이블에는 ALL 배포 스타일을 사용합니다. 모든 테이블에 기본 키와 외래 키를 지정합니다.
B) 대형 테이블에는 ALL 배포 스타일을 사용합니다. 모든 테이블에 기본 키와 외래 키를 지정합니다.
C) 모든 테이블에 대한 배포, 정렬 및 파티션 키의 조합을 지정합니다.
D) 모든 테이블에 대해 EVEN 배포 스타일을 계속 사용합니다. 모든 테이블에 기본 키와 외래 키를 지정합니다.

2. 한 회사가 중앙 거버넌스 계정이 있는 데이터 메시를 구현합니다. 회사는 거버넌스 계정의 모든 데이터를 카탈로그화해야 합니다. 거버넌스 계정은 AWS Lake Formation을 사용하여 데이터를 중앙에서 공유하고 액세스 권한을 부여합니다.
이 회사는 Amazon Redshift Serverless 테이블 그룹을 포함하는 새로운 데이터 제품을 만들었습니다. 데이터 엔지니어는 마케팅 팀과 데이터 제품을 공유해야 합니다. 마케팅 팀은 열의 하위 집합에만 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터 엔지니어는 동일한 데이터 제품을 규정 준수 팀과 공유해야 합니다.
규정 준수 팀은 마케팅 팀이 액세스해야 하는 것과 다른 하위 집합의 열에 액세스해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 엔지니어는 어떤 단계 조합을 취해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) 공유해야 하는 테이블의 뷰를 만듭니다. 필요한 열만 포함합니다.
B) 공유해야 하는 테이블이 포함된 Amazon Redshift 데이터를 생성합니다.
C) 마케팅 팀 계정의 Amazon Redshift Serverless 작업 그룹에 Amazon Redshift 데이터 공유를 공유합니다.
D) Amazon Redshift 데이터 공유를 거버넌스 계정의 Lake Formation 카탈로그에 공유합니다.
E) 마케팅팀 계정에서 Amazon Redshift 관리형 VPC 엔드포인트를 만듭니다. 마케팅팀에 뷰에 대한 액세스 권한을 부여합니다.

3. 한 회사에는 Amazon DynamoDB 테이블에 데이터를 저장하는 게임 애플리케이션이 있습니다. 데이터 엔지니어는 게임 데이터를 Amazon OpenSearch Service 클러스터로 수집해야 합니다. 데이터 업데이트는 거의 실시간으로 이루어져야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) AWS Step Functions를 사용하여 Amazon DynamoDB 테이블에서 Amazon S3 버킷으로 데이터를 주기적으로 내보냅니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 데이터를 Amazon OpenSearch Service에 로드합니다.
B) Amazon DynamoDB를 소스로, Amazon OpenSearch Service를 대상으로 AW5 Glue 작업을 구성하여 거의 실시간으로 데이터를 전송합니다.
C) Amazon DynamoDB Streams를 사용하여 테이블 변경 사항을 캡처합니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 Amazon OpenSearch Service에서 데이터를 처리하고 업데이트합니다.
D) 사용자 정의 OpenSearch 플러그인을 사용하여 Amazon DynamoDB 테이블의 데이터를 동기화합니다.

4. 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 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.
B) 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.
C) 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.
D) 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.

5. 데이터 엔지니어는 AWS로의 실시간 스트리밍 데이터 수집을 관리해야 합니다. 데이터 엔지니어는 최대 30분 동안 시간 기반 집계를 사용하여 수신 스트리밍 데이터에 대해 실시간 분석을 수행하려고 합니다. 데이터 엔지니어에게는 내결함성이 뛰어난 솔루션이 필요합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Apache Flink용 Amazon Managed Service(이전의 Amazon Kinesis Data Analytics)를 사용하면 여러 유형의 집계를 통해 중복 항목이 포함될 수 있는 데이터를 분석할 수 있습니다.
B) 비즈니스 및 분석 로직을 모두 포함하는 AWS Lambda 함수를 사용하여 Amazon Kinesis Data Streams의 데이터에 대해 최대 30분 동안 시간 기반 집계를 수행합니다.
C) 비즈니스 및 분석 로직을 모두 포함하는 AWS Lambda 함수를 사용하여 이벤트 타임스탬프를 기준으로 최대 30분의 연속 기간 동안 집계를 수행합니다.
D) Amazon Managed Service for Apache Flink(이전의 Amazon Kinesis Data Analytics)를 사용하면 여러 유형의 집계를 사용하여 최대 30분 동안 시간 기반 분석을 수행함으로써 데이터를 분석할 수 있습니다.

問題與答案：