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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. 회사는 데이터 레이크에 사용하는 Amazon S3 스토리지를 분할해야 합니다. 파티셔닝에서는 s3://bucket/prefix/year=2023/month=01/day=01 형식의 S3 객체 키 경로를 사용합니다.
데이터 엔지니어는 회사가 버킷에 새 파티션을 추가할 때 AWS Glue 데이터 카탈로그가 S3 스토리지와 동기화되는지 확인해야 합니다.
가장 짧은 대기 시간으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 매일 아침 실행되도록 AWS Glue 크롤러를 예약합니다.
B) AWS Glue 콘솔에서 MSCK REPAIR TABLE 명령을 실행합니다.
C) Amazon S3에 데이터를 쓰는 코드를 사용하여 Boto3 AWS Glue 파티션 생성 API 호출을 호출합니다.
D) AWS Glue CreatePartition API를 매일 두 번 수동으로 실행합니다.

2. 한 회사가 전 세계에 위치한 테스트 시설에서 테스트 결과를 받습니다. 이 회사는 테스트 결과를 Amazon S3 버킷에 있는 수백만 개의 1KB JSON 파일로 저장합니다. 데이터 엔지니어는 파일을 처리하고 Apache Parquet 형식으로 변환하여 Amazon Redshift 테이블에 로드해야 합니다. 데이터 엔지니어는 AWS Glue를 사용하여 파일을 처리하고, AWS Step Functions를 사용하여 프로세스를 조정하고, Amazon EventBridge를 사용하여 작업을 예약합니다.
이 회사는 최근 더 많은 테스트 시설을 추가했습니다. 파일을 처리하는 데 필요한 시간이 증가하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 데이터 처리 시간을 줄여야 합니다.
어떤 솔루션이 데이터 처리 시간을 가장 많이 단축시킬 수 있을까요?

A) Amazon Redshift COPY 명령을 사용하여 원시 입력 파일을 Amazon S3에서 Amazon Redshift 테이블로 직접 이동합니다. Amazon Redshift에서 파일을 처리합니다.
B) AWS Glue 동적 프레임 파일 그룹화 옵션을 사용하여 원시 입력 파일을 수집합니다. 파일을 처리합니다. 파일을 Amazon Redshift 테이블에 로드합니다.
C) AWS Glue 대신 Amazon EMR을 사용하여 원시 입력 파일을 그룹화합니다. Amazon EMR에서 파일을 처리합니다. 파일을 Amazon Redshift 테이블에 로드합니다.
D) AWS Lambda를 사용하여 원시 입력 파일을 더 큰 파일로 그룹화합니다. 더 큰 파일을 Amazon S3에 다시 씁니다. AWS Glue를 사용하여 파일을 처리합니다. 파일을 Amazon Redshift 테이블에 로드합니다.

3. 한 회사는 Amazon S3에 있는 데이터에 대한 일회성 쿼리를 위해 Amazon Athena를 사용합니다. 회사에는 여러 가지 사용 사례가 있습니다. 회사는 동일한 AWS 계정에 있는 사용자, 팀 및 애플리케이션 간의 쿼리 프로세스와 쿼리 기록에 대한 액세스를 분리하기 위한 권한 제어를 구현해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) 각 사용 사례에 대한 JAM 역할을 생성합니다. 각 사용 사례의 역할에 적절한 권한을 할당합니다.
역할을 Athena와 연결합니다.
B) 각 사용 사례에 대한 Athena 작업 그룹을 생성합니다. 작업그룹에 태그를 적용합니다. 태그를 사용하여 작업 그룹에 적절한 권한을 적용하는 오전 1시 정책을 생성합니다.
C) 각 사용 사례에 대해 적절한 개별 IAM 사용자에게 권한을 부여하는 AWS Glue 데이터 카탈로그 리소스 정책을 생성합니다. Athena가 사용하는 특정 테이블에 리소스 정책을 적용합니다.
D) 각 사용 사례에 대해 S3 버킷을 생성합니다. 적절한 개별 IAM 사용자에게 권한을 부여하는 S3 버킷 정책을 생성합니다. S3 버킷 정책을 S3 버킷에 적용합니다.

4. 현재 한 회사는 S3 Standard 스토리지 클래스를 사용하여 Amazon S3에 모든 데이터를 저장하고 있습니다.
데이터 엔지니어가 데이터 액세스 패턴을 조사하여 추세를 파악했습니다. 처음 6개월 동안 대부분의 데이터 파일은 매일 여러 번 액세스됩니다. 6개월에서 2년 사이에는 대부분의 데이터 파일에 한 달에 한두 번 액세스됩니다. 2년이 지나면 데이터 파일은 1년에 한두 번만 액세스됩니다.
데이터 엔지니어는 S3 수명 주기 정책을 사용하여 새로운 데이터 스토리지 규칙을 개발해야 합니다. 새로운 스토리지 솔루션은 계속해서 고가용성을 제공해야 합니다.
가장 비용 효율적인 방식으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 6개월 후에 객체를 S3 One Zone-Infrequent Access(S3 One Zone-IA)로 전환합니다. 2년 후에 객체를 S3 Glacier 유연한 검색으로 전송합니다.
B) 6개월 후에 객체를 S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA)로 전환합니다. 2년 후에 객체를 S3 Glacier 유연한 검색으로 전송합니다.
C) 6개월 후에 객체를 S3 One Zone-Infrequent Access(S3 One Zone-IA)로 전환합니다. 2년 후에 객체를 S3 Glacier Deep Archive로 전송합니다.
D) 6개월 후에 객체를 S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA)로 전환합니다. 2년 후에 객체를 S3 Glacier Deep Archive로 전송합니다.

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) 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.
B) 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.
C) 비즈니스 및 분석 로직을 모두 포함하는 AWS Lambda 함수를 사용하여 이벤트 타임스탬프를 기준으로 최대 30분의 연속 기간 동안 집계를 수행합니다.
D) 비즈니스 및 분석 로직을 모두 포함하는 AWS Lambda 함수를 사용하여 Amazon Kinesis Data Streams의 데이터에 대해 최대 30분 동안 시간 기반 집계를 수행합니다.

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