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

1. 보안 회사는 JSON 형식의 IoT 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 회사가 IoT 장치를 업그레이드하면 데이터 구조가 변경될 수 있습니다. 회사는 IoT 데이터가 포함된 데이터 카탈로그를 생성하려고 합니다. 회사의 분석 부서는 데이터 카탈로그를 사용하여 데이터를 색인화합니다.
이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS Glue 데이터 카탈로그를 생성합니다. AWS Glue 스키마 레지스트리를 구성합니다. Amazon Redshift Data API를 사용하여 AWS Lambda 사용자 정의 함수(UDF)를 생성합니다. 분석 부서가 Amazon Redshift Serverless에 사용할 데이터 수집을 조율하기 위해 AWS Step Functions 작업을 생성합니다.
B) Amazon Athena 작업 그룹을 생성합니다. Athena를 통해 Apache Spark를 사용하여 Amazon S3에 있는 데이터를 탐색합니다. Athena 작업 그룹 스키마와 테이블을 분석 부서에 제공합니다.
C) AWS Glue 데이터 카탈로그를 생성합니다. AWS Glue 스키마 레지스트리를 구성합니다. 분석 부서가 Amazon Redshift Serverless에 사용할 데이터 수집을 조정하기 위해 새로운 AWS Glue 워크로드를 생성합니다.
D) Amazon Redshift 프로비저닝된 클러스터를 생성합니다. 분석 부서가 Amazon S3에 있는 데이터를 탐색할 수 있도록 Amazon Redshift Spectrum 데이터베이스를 생성합니다. Amazon Redshift에 데이터를 로드하는 Redshift 저장 프로시저를 생성합니다.

2. 소매업체는 Amazon Redshift 데이터웨어하우스와 Amazon S3 버킷을 사용합니다. 이 회사는 매일 소매 주문 데이터를 S3 버킷으로 수집합니다.
이 회사는 모든 주문 데이터를 S3 버킷 내의 단일 경로에 저장합니다. 데이터에는 100개가 넘는 열이 있습니다.
이 회사는 매일 CSV 형식으로 30개 이상의 파일을 생성하는 타사 애플리케이션에서 주문 데이터를 수집합니다. 각 CSV 파일의 크기는 50~70MB입니다.
이 회사는 Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 열 집합을 선택하는 쿼리를 실행합니다. 사용자는 일일 주문에 따라 메트릭을 집계합니다. 최근 사용자들은 쿼리 성능이 저하되었다고 보고했습니다.
데이터 엔지니어는 쿼리에 대한 성능 문제를 해결해야 합니다.
어떤 단계 조합이 최소한의 개발 노력으로 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요? (2개를 선택하세요.)

A) JSON 데이터를 SUPER 유형 열의 Amazon Redshift 테이블에 로드합니다.
B) 여러 개의 일일 CSV 파일을 각 요일의 파일 하나로 변환하는 AWS Glue ETL 작업을 개발합니다.
C) 타사 애플리케이션을 구성하여 JSON 형식으로 파일을 생성합니다.
D) 타사 응용 프로그램을 구성하여 파일을 열 형식으로 생성합니다.
E) 주문 날짜를 기준으로 S3 버킷의 주문 데이터를 분할합니다.

3. 한 회사가 비즈니스 인텔리전스 보고서용 데이터를 처리하기 위해 새로운 데이터 파이프라인을 구축했습니다. 사용자들은 보고서에서 데이터가 누락된 것을 발견했습니다.
데이터 엔지니어는 데이터가 저장소에 추가되기 전 단계에서 null 값이 포함된 열에 대한 데이터 품질 검사와 참조 무결성 검사를 추가해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Amazon SageMaker Data Wrangler를 사용하여 데이터 품질 및 통찰력 보고서를 만듭니다.
B) AWS Glue ETL 작업을 사용하여 데이터에 SQL 변환을 수행하여 요청된 열에 null 값이 포함되어 있는지 확인합니다. 두 번째 SQL 변환을 사용하여 참조 무결성을 확인합니다.
C) AWS Glue ETL 작업을 사용하여 데이터에 대한 데이터 품질 평가 변환을 수행합니다. 요청된 열에 IsComplete 규칙을 사용합니다. 각 조인에 대해 ReferentialIntegrity 규칙을 사용합니다.
D) Amazon SageMaker Data Wrangler와 사용자 정의 Python 변환을 사용하여 null 값과 참조 무결성을 확인하는 사용자 정의 규칙을 만듭니다.

4. 한 회사가 Amazon S3를 데이터 레이크로 사용합니다. 이 회사는 다중 노드 Amazon Redshift 클러스터를 사용하여 데이터 웨어하우스를 설정합니다. 이 회사는 각 데이터 파일의 데이터 소스에 따라 데이터 레이크의 데이터 파일을 구성합니다.
이 회사는 각 데이터 파일 위치에 대해 별도의 COPY 명령을 사용하여 모든 데이터 파일을 Redshift 클러스터의 한 테이블에 로드합니다. 이 접근 방식은 모든 데이터 파일을 테이블에 로드하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 이 회사는 데이터 수집 속도를 높여야 합니다. 이 회사는 프로세스 비용을 늘리고 싶어하지 않습니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) 프로비저닝된 Amazon EMR 클러스터를 사용하여 모든 데이터 파일을 하나의 폴더로 복사합니다. COPY 명령을 사용하여 데이터를 Amazon Redshift에 로드합니다.
B) 모든 데이터 파일을 Amazon Aurora에 병렬로 로드합니다. AWS Glue 작업을 실행하여 데이터를 Amazon Redshift에 로드합니다.
C) 데이터 파일 위치를 포함하는 매니페스트 파일을 만듭니다. COPY 명령을 사용하여 데이터를 Amazon Redshift에 로드합니다.
D) AWS Glue 작업을 사용하여 모든 데이터 파일을 하나의 폴더로 복사합니다. COPY 명령을 사용하여 데이터를 Amazon Redshift에 로드합니다.

5. 회사는 AWS 클라우드에서 실행되는 데이터 소스에 대한 데이터 카탈로그 및 메타데이터 관리를 설정해야 합니다. 회사는 데이터 카탈로그를 사용하여 데이터 저장소 집합에 있는 모든 개체의 메타데이터를 유지 관리합니다. 데이터 저장소에는 Amazon RDS 및 Amazon Redshift와 같은 구조화된 소스가 포함됩니다. 데이터 저장소에는 Amazon S3에 저장되는 JSON 파일 및 .xml 파일과 같은 반구조화된 소스도 포함됩니다.
회사에는 정기적으로 데이터 카탈로그를 업데이트하는 솔루션이 필요합니다. 솔루션은 소스 메타데이터에 대한 변경 사항도 감지해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Amazon Aurora를 데이터 카탈로그로 사용합니다. 데이터 카탈로그에 연결할 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 여러 소스에서 메타데이터 정보를 수집하고 Aurora 데이터 카탈로그를 업데이트하도록 Lambda 함수를 구성합니다. 주기적으로 실행되도록 Lambda 함수를 예약합니다.
B) AWS Glue 데이터 카탈로그를 중앙 메타데이터 저장소로 사용합니다. AWS Glue 크롤러를 사용하여 여러 데이터 스토어에 연결하고 메타데이터 변경 사항으로 데이터 카탈로그를 업데이트합니다. 메타데이터 카탈로그를 업데이트하기 위해 주기적으로 실행되도록 크롤러를 예약합니다.
C) AWS Glue 데이터 카탈로그를 중앙 메타데이터 저장소로 사용합니다. Amazon RDS 및 Amazon Redshift 소스에 대한 스키마를 추출하고 데이터 카탈로그를 구축합니다. Amazon S3에 있는 데이터에 대해 AWS Glue 크롤러를 사용하여 스키마를 추론하고 데이터 카탈로그를 자동으로 업데이트합니다.
D) Amazon DynamoDB를 데이터 카탈로그로 사용합니다. 데이터 카탈로그에 연결할 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 여러 소스에서 메타데이터 정보를 수집하고 DynamoDB 데이터 카탈로그를 업데이트하도록 Lambda 함수를 구성합니다. 주기적으로 실행되도록 Lambda 함수를 예약합니다.

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