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

1. 회사는 Amazon Redshift 프로비저닝된 클러스터를 데이터베이스로 사용합니다. Redshift 클러스터에는 5개의 예약된 ra3.4xlarge 노드가 있으며 키 배포를 사용합니다.
데이터 엔지니어는 노드 중 하나의 CPU 로드가 90%를 초과하는 경우가 많다는 사실을 발견했습니다. 노드에서 실행되는 SQL 쿼리는 대기열에 추가됩니다. 다른 4개 노드의 CPU 로드는 일반적으로 일일 작업 중 15% 미만입니다.
데이터 엔지니어는 현재 컴퓨팅 노드 수를 유지하려고 합니다. 또한 데이터 엔지니어는 5개의 컴퓨팅 노드 전체에 걸쳐 로드 균형을 더욱 균등하게 조정하려고 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) 예약 노드를 ra3.4xlarqe에서 ra3.16xlarqe로 업그레이드합니다.
B) 분산 키를 가장 큰 차원을 가진 테이블 열로 변경합니다.
C) SQL SELECT 문의 WHERE 절에서 가장 자주 사용되는 데이터 열이 되도록 정렬 키를 변경합니다.
D) SQL SELECT 문의 WHERE 절에서 가장 자주 사용되는 데이터 열이 되도록 기본 키를 변경합니다.

2. 한 회사가 직원 데이터를 Amazon Redshift에 저장합니다. Employee라는 테이블은 Region ID, Department ID, Role ID라는 열을 복합 정렬 키로 사용합니다. 테이블의 복합 정렬 키를 사용하여 쿼리 속도를 가장 많이 높이는 쿼리는 무엇입니까? (두 가지를 선택하세요.)

A) 부서 ID=20이고 지역 ID='북미'인 직원에서 *를 선택하세요.
B) 지역 ID='북미'인 직원에서 *를 선택하세요.
C) 지역 ID='북미'이고 역할 ID=50인 직원에서 *를 선택하세요.
D) 역할 ID=50인 직원을 선택하세요.
E) 지역 ID='북미'이고 부서 ID=20인 직원에서 *를 선택하세요.

3. 한 회사는 Amazon S3를 사용하여 트랜잭션 데이터 레이크에 반구조화된 데이터를 저장합니다. 일부 데이터 파일은 작지만 다른 데이터 파일은 수십 테라바이트입니다.
데이터 엔지니어는 변경 데이터 캡처(CDC) 작업을 수행하여 데이터 원본에서 변경된 데이터를 식별해야 합니다. 데이터 소스는 매일 전체 스냅샷을 JSON 파일로 전송하고 변경된 데이터를 데이터 레이크에 수집합니다.
변경된 데이터를 가장 비용 효율적으로 캡처하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 이전 데이터와 현재 데이터 간의 변경 사항을 식별하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다.
데이터 레이크에 변경 사항을 수집하도록 Lambda 함수를 구성합니다.
B) 오픈 소스 데이터 레이크 형식을 사용하여 데이터 소스를 S3 데이터 레이크와 병합하여 새 데이터를 삽입하고 기존 데이터를 업데이트합니다.
C) MySQL용 Amazon RDS로 데이터를 수집합니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 변경된 데이터를 데이터 레이크에 씁니다.
D) Aurora Serverless를 실행하는 Amazon Aurora MySQL DB 인스턴스로 데이터를 수집합니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 변경된 데이터를 데이터 레이크에 씁니다.

4. 어떤 회사는 분석을 위해 여러 SaaS(Software as a Service) 애플리케이션의 데이터를 결합하려고 합니다.
데이터 엔지니어링 팀은 Amazon QuickSight를 사용하여 분석을 수행하고 대시보드를 구축해야 합니다. 데이터 엔지니어는 SaaS 애플리케이션에서 데이터를 추출하여 QuickSight 쿼리에 사용할 수 있도록 해야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 운영 효율적인 방식으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) SaaS 애플리케이션의 데이터를 Microsoft Excel 파일로 내보냅니다. Excel 파일을 업로드하여 QuickSight에 데이터 소스와 데이터 세트를 만듭니다.
B) Amazon AppFlow를 사용하여 각 SaaS 애플리케이션에 대한 행을 생성합니다. Amazon S3 버킷을 대상으로 설정합니다. 버킷으로 데이터를 추출하도록 흐름을 예약합니다. AWS Glue를 사용하여 S3 버킷의 데이터를 카탈로그화합니다. QuickSight에서 데이터 소스와 데이터 세트를 생성합니다.
C) 애플리케이션에서 데이터를 추출하는 데 필요한 API를 호출하는 AWS Lambda 함수를 만듭니다.
Amazon S3 버킷에 데이터를 저장합니다. AWS Glue를 사용하여 S3 버킷의 데이터를 카탈로그화합니다. QuickSight에서 데이터 소스와 데이터 세트를 생성합니다.
D) AWS Lambda 함수를 Amazon Athena 데이터 소스 커넥터로 사용하여 SaaS 애플리케이션에 대한 연합 쿼리를 실행합니다. QuickSight에서 Athena 데이터 소스와 데이터 세트를 생성합니다.

5. 회사는 Amazon QuickSight 대시보드를 사용하여 회사 애플리케이션 중 하나의 사용량을 모니터링합니다.
회사는 AWS Glue 작업을 사용하여 대시보드용 데이터를 처리합니다. 회사는 단일 Amazon S3 버킷에 데이터를 저장합니다. 회사는 매일 새로운 데이터를 추가합니다.
데이터 엔지니어는 시간이 지남에 따라 대시보드 쿼리가 느려지는 것을 발견했습니다. 데이터 엔지니어는 쿼리 속도 저하의 근본 원인이 장기 실행 AWS Glue 작업이라고 판단합니다.
AWS Glue 작업의 성능을 향상시키기 위해 데이터 엔지니어는 어떤 조치를 취해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) 작업이 매일 절반씩 실행되도록 AWS Glue 작업 예약 빈도를 조정합니다.
B) 작업자 유형을 확장하여 AWS Glue 인스턴스 크기를 늘립니다.
C) 모든 S3 기능에 대한 액세스 권한을 부여하도록 AWS Glue에 대한 액세스 권한을 부여하는 1AM 역할을 수정합니다.
D) S3 버킷에 있는 데이터를 분할합니다. 데이터를 연도, 월, 일별로 정리합니다.
E) AWS Glue 스키마를 DynamicFrame 스키마 클래스로 변환합니다.

問題與答案：