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No help, full refund

Our company is committed to help all of our customers to pass Amazon Data-Engineer-Associate Korean as well as obtaining the IT certification successfully, but if you fail exam unfortunately, we will promise you full refund on condition that you show your failed report card to us. In the matter of fact, from the feedbacks of our customers the pass rate has reached 98% to 100%, so you really don't need to worry about that. Our Data-Engineer-Associate Korean exam simulation: AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) sell well in many countries and enjoy high reputation in the world market, so you have every reason to believe that our Data-Engineer-Associate Korean study guide materials will help you a lot.

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After purchase, Instant Download: Upon successful payment, Our systems will automatically send the product you have purchased to your mailbox by email. (If not received within 12 hours, please contact us. Note: don't forget to check your spam.)

Convenience for reading and printing

In our website, there are three versions of Data-Engineer-Associate Korean exam simulation: AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) for you to choose from namely, PDF Version, PC version and APP version, you can choose to download any one of Data-Engineer-Associate Korean study guide materials as you like. Just as you know, the PDF version is convenient for you to read and print, since all of the useful study resources for IT exam are included in our AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) exam preparation, we ensure that you can pass the IT exam and get the IT certification successfully with the help of our Data-Engineer-Associate Korean practice questions.

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

1. 한 회사에서는 Amazon S3를 사용하여 데이터를 저장하고 Amazon QuickSight를 사용하여 시각화를 만듭니다.
이 회사는 Hub-Account라는 AWS 계정에 S3 버킷을 가지고 있습니다. S3 버킷은 AWS Key Management Service(AWS KMS) 키로 암호화됩니다. 이 회사의 QuickSight 인스턴스는 BI-Account라는 별도의 계정에 있습니다. 이 회사는 QuickSight 서비스 역할에 대한 액세스 권한을 부여하기 위해 S3 버킷 정책을 업데이트합니다. 이 회사는 QuickSight가 S3 버킷과 상호 작용할 수 있도록 교차 계정 액세스를 활성화하려고 합니다.
이 요구 사항을 충족하려면 어떤 단계 조합이 필요합니까? (두 가지를 선택하세요.)

A) QuickSight 서비스 역할이 액세스할 수 있는 리소스로 53 버킷을 추가합니다.
B) AWS Resource Access Manager(AWS RAM)를 사용하여 S3 버킷을 Bl-Account 계정과 공유합니다.
C) 기존 AWS KMS 키를 사용하여 QuickSight에서 S3 버킷으로의 연결을 암호화합니다.
D) QuickSight 서비스 역할이 액세스할 수 있는 리소스로 KMS 키를 추가합니다.
E) QuickSight 서비스 역할에 IAM 정책을 추가하여 QuickSight가 S3 버킷을 암호화하는 KMS 키에 액세스할 수 있도록 합니다.

2. 마케팅 회사는 Amazon S3를 사용하여 마케팅 데이터를 저장합니다. 이 회사는 일부 버킷에서 버전 관리를 사용합니다. 이 회사는 여러 작업을 실행하여 데이터를 읽고 버킷에 로드합니다.
이 회사는 스토리지 비용을 최적화하기 위해 S3 버킷에 있는 불완전한 다중 파트 업로드와 오래된 버전에 대한 정보를 수집하고자 합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 운영 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) AWS CLI를 사용하여 정보를 수집합니다.
B) Amazon S3에 대한 AWS 사용 보고서를 사용하여 정보를 수집합니다.
C) Amazon S3 인벤토리 구성 보고서를 사용하여 정보를 수집합니다.
D) Amazon S3 Storage Lens 대시보드를 사용하여 정보를 수집합니다.

3. 한 회사가 제품을 자동으로 재주문하기 위한 재고 관리 시스템과 재고 재주문 시스템을 구축하고 있습니다. 두 시스템 모두 Amazon Kinesis Data Streams를 사용합니다. 재고 관리 시스템은 Amazon Kinesis Producer Library(KPL)를 사용하여 스트림에 데이터를 게시합니다. 재고 재주문 시스템은 Amazon Kinesis Client Library(KCL)를 사용하여 스트림의 데이터를 사용합니다. 이 회사는 필요에 따라 스트림을 확장 및 축소하도록 구성합니다.
회사에서는 시스템을 실제 운영에 적용하기 전에 재고 재주문 시스템에 중복된 데이터가 수신된다는 사실을 발견했습니다.
어떤 요인으로 인해 재정렬 시스템이 중복된 데이터를 수신하게 되었을까요? (두 가지를 선택하세요.)

A) AggregationEnabled 구성 속성이 true로 설정되었습니다.
B) IteratorAgeMilliseconds 메트릭에 대한 스트림 값이 너무 높습니다.
C) max_records 구성 속성이 너무 높은 숫자로 설정되었습니다.
D) 샤드 수, 레코드 프로세서 또는 둘 다에 변경이 있었습니다.
E) 제작자가 네트워크 관련 시간 초과를 경험했습니다.

4. 게임 회사는 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 클릭스트림 데이터를 수집합니다. 이 회사는 Amazon Kinesis Data Firehose 전달 스트림을 사용하여 데이터를 Amazon S3에 JSON 형식으로 저장합니다. 이 회사의 데이터 과학자는 Amazon Athena를 사용하여 가장 최근의 데이터를 쿼리하여 비즈니스 통찰력을 얻습니다.
이 회사는 Athena 비용을 줄이고 싶어하지만 데이터 파이프라인을 재생성하고 싶어하지 않습니다.
어떤 솔루션이 최소한의 관리 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Firehose의 전달 대상으로 Kinesis 데이터 스트림을 만듭니다. Amazon Managed Service for Apache Flink(이전 명칭: Amazon Kinesis Data Analytics)를 사용하여 Kinesis 데이터 스트림에서 Apache Flink를 실행합니다. Flink를 사용하여 데이터를 집계하고 사용자 지정 S3 개체 YYYYMMDD 접두사를 사용하여 Apache Parquet 형식으로 Amazon S3에 저장합니다. ALTER TABLE ADD PARTITION 문을 사용하여 기존 Athena 테이블에 파티션을 반영합니다.
B) Firehose 출력 형식을 Apache Parquet으로 변경합니다. 사용자 지정 S3 개체 YYYYMMDD 접두사 표현식을 제공하고 큰 버퍼 크기를 지정합니다. 기존 데이터의 경우 AWS Glue 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 만듭니다. ETL 작업을 구성하여 작은 JSON 파일을 결합하고 JSON 파일을 큰 Parquet 파일로 변환하고 YYYYMMDD 접두사를 추가합니다. ALTER TABLE ADD PARTITION 문을 사용하여 기존 Athena 테이블에 파티션을 반영합니다.
C) AWS Lambda 함수를 Firehose와 통합하여 소스 레코드를 Apache Parquet으로 변환하고 Amazon S3에 씁니다. 동시에 AWS Glue 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 실행하여 JSON 파일을 결합하고 JSON 파일을 큰 Parquet 파일로 변환합니다. 사용자 지정 S3 개체 YYYYMMDD 접두사를 만듭니다. ALTER TABLE ADD PARTITION 문을 사용하여 기존 Athena 테이블에 파티션을 반영합니다.
D) JSON 파일을 결합하고 JSON 파일을 Apache Parquet 파일로 변환하는 Apache Spark 작업을 만듭니다. 매일 Amazon EMR 임시 클러스터를 시작하여 다른 S3 위치에 새 Parquet 파일을 만드는 Spark 작업을 실행합니다. ALTER TABLE SET LOCATION 문을 사용하여 기존 Athena 테이블에 새 S3 위치를 반영합니다.

5. 데이터 엔지니어는 Amazon Neptune을 사용하여 그래프 애플리케이션을 개발해야 합니다.
엔지니어는 그래프 애플리케이션을 개발하기 위해 어떤 프로그래밍 언어를 사용해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) 스파크 SQL
B) 스파클(SPARQL)
C) SQL
D) ANSI SQL
E) 그렘린

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