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

1. 회사는 .xls 형식의 고객 데이터가 포함된 일일 파일을 받습니다. 회사는 파일을 Amazon S3에 저장합니다. 일일 파일 크기는 약 2GB입니다.
데이터 엔지니어는 고객 이름이 포함된 파일의 열과 고객 성이 포함된 열을 연결합니다. 데이터 엔지니어는 파일에서 개별 고객 수를 확인해야 합니다.
최소한의 운영 노력으로 이 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS Glue DataBrew를 사용하여 COUNT_DISTINCT 집계 함수를 사용하여 개별 고객 수를 계산하는 레시피를 생성합니다.
B) AWS Glue 노트북에서 Apache Spark 작업을 생성하고 실행합니다. S3 파일을 읽고 개별 고객 수를 계산하도록 작업을 구성합니다.
C) AWS Glue 크롤러를 생성하여 S3 파일의 AWS Glue 데이터 카탈로그를 생성합니다. Amazon Athena에서 SQL 쿼리를 실행하여 개별 고객 수를 계산합니다.
D) Amazon EMR Serverless에서 Apache Spark 작업을 생성하고 실행하여 개별 고객 수를 계산합니다.

2. 어떤 회사는 제3자로부터 온 고객 데이터를 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스에 로드해야 합니다. 이 회사는 주문 데이터와 제품 데이터를 동일한 데이터 웨어하우스에 저장합니다. 이 회사는 결합된 데이터 세트를 사용하여 잠재적 신규 고객을 식별하려고 합니다.
데이터 엔지니어는 소스 데이터의 필드 중 하나에 JSON 형식의 값이 포함되어 있음을 발견했습니다.
데이터 엔지니어는 최소한의 노력으로 JSON 데이터를 데이터 웨어하우스에 로드하려면 어떻게 해야 할까요?

A) SUPER 데이터 유형을 사용하여 Amazon Redshift 테이블에 데이터를 저장합니다.
B) AWS Glue를 사용하여 JSON 데이터를 평면화하고 Amazon Redshift 테이블에 수집합니다.
C) Amazon S3를 사용하여 JSON 데이터를 저장합니다. Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리합니다.
D) AWS Lambda 함수를 사용하여 JSON 데이터를 평면화합니다. Amazon S3에 데이터를 저장합니다.

3. 금융회사에서는 데이터 메시를 구현하려고 합니다. 데이터 메시는 중앙 집중식 데이터 거버넌스, 데이터 분석 및 데이터 액세스 제어를 지원해야 합니다. 이 회사는 데이터 카탈로그와 ETL(추출, 변환 및 로드) 작업에 AWS Glue를 사용하기로 결정했습니다.
데이터 메시를 구현하는 AWS 서비스 조합은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)

A) 데이터 저장에 Amazon RDS를 사용합니다. 데이터 분석에는 Amazon EMR을 사용하십시오.
B) 데이터 저장에 Amazon S3를 사용합니다. 데이터 분석에는 Amazon Athena를 사용하세요.
C) 중앙 집중식 데이터 거버넌스 및 액세스 제어를 위해 AWS Lake Formation을 사용합니다.
D) 데이터 저장을 위해 Amazon Aurora를 사용합니다. 데이터 분석을 위해 Amazon Redshift 프로비저닝된 클러스터를 사용합니다.
E) 중앙 집중식 데이터 거버넌스 및 액세스 제어를 위해 AWS Glue DataBrew를 사용합니다.

4. 한 회사가 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스를 관리하고 있습니다. 이 데이터 웨어하우스는 사용자 지정 VPC 내의 퍼블릭 서브넷에 있습니다. 보안 그룹은 해당 그룹 내부 트래픽만 허용합니다. ACL은 모든 트래픽에 열려 있습니다.
이 회사는 다가올 판매 이벤트를 위해 Amazon QuickSight에서 여러 가지 시각화를 생성하려고 합니다.
이 회사는 두 번째 사용자 지정 VPC 내의 퍼블릭 서브넷에 있는 두 번째 AW5 계정에서 QuickSight Enterprise Edition을 실행할 예정입니다. 새로운 퍼블릭 서브넷에는 기존 Redshift 클러스터로의 아웃바운드 트래픽을 허용하는 보안 그룹이 있습니다.
데이터 엔지니어는 Amazon Redshift와 QuickSight 간의 연결을 설정해야 합니다. QuickSight는 Redshift 클러스터에 쿼리를 보내 대시보드를 새로 고쳐야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) QuickSight 보안 그룹에서 Redshift 포트로 들어오는 트래픽을 허용하도록 Redshift 보안 그룹을 구성합니다.
B) QuickSight 시각화에 Elastic IP 주소를 할당합니다. Elastic IP 주소에서 Redshift 포트로 들어오는 트래픽을 허용하도록 QuickSight 보안 그룹을 구성합니다.
C) Redshift VPC에 QuickSight 게이트웨이 엔드포인트를 생성합니다. 게이트웨이 엔드포인트에 엔드포인트 정책을 연결하여 특정 QuickSight 계정만 엔드포인트를 사용할 수 있도록 합니다.
D) Redshift VPC와 QuickSight VPC의 CIDR 범위가 동일한지 확인하세요. CIDR 범위가 다른 경우, 한 CIDR 범위를 다른 범위와 일치하도록 재구성하세요. VPC 간에 네트워크 피어링을 설정하세요.

5. 어떤 회사에는 개인 식별 정보(PIT) 데이터와 비 PII 데이터가 포함된 JSON 파일이 있습니다.
회사는 쿼리 및 분석을 위해 데이터를 제공해야 합니다. 개인 식별 정보가 아닌 데이터는 회사 내 모든 사람이 이용할 수 있어야 합니다. 개인 식별 정보는 제한된 직원 그룹에게만 제공되어야 합니다. 운영 오버헤드를 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇일까요?

A) JSON 파일을 Amazon S3 버킷에 저장합니다. AWS Lake Formation에서 파일 스키마를 카탈로그화합니다. Lake Formation 권한을 사용하여 사용자 유형에 따라 필요한 데이터에 대한 액세스를 제공합니다.
B) Amazon RDS PostgreSQL 데이터베이스 두 개를 생성합니다. PII 데이터와 비PII 데이터를 각 데이터베이스에 로드합니다. 사용자 유형에 따라 데이터베이스에 대한 접근 권한을 부여합니다.
C) JSON 파일을 Amazon S3 버킷에 저장합니다. AWS Glue를 구성하여 파일을 PII 데이터가 포함된 파일 하나와 PII가 아닌 데이터가 포함된 파일 하나로 분할합니다. 출력 파일은 별도의 S3 버킷에 저장합니다. 사용자 유형에 따라 버킷에 필요한 액세스 권한을 부여합니다.
D) JSON 파일을 Amazon S3 버킷에 저장합니다. Amazon Macie를 사용하여 PII 데이터를 식별하고 사용자 유형에 따라 액세스 권한을 부여합니다.

問題與答案：