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Customer Service Agent, 24/7 waiting to help you

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

1. 데이터 엔지니어는 데이터 형식을 .csv에서 Apache Parquet로 변환하는 AWS Lambda 함수를 생성해야 합니다. Lambda 함수는 사용자가 .csv 파일을 Amazon S3 버킷에 업로드하는 경우에만 실행되어야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 태그가 .csv로 설정된 객체에 대해 이벤트 유형이 s3:ObjectTagged:*인 S3 이벤트 알림을 생성합니다. Lambda 함수의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 이벤트 알림 대상으로 설정합니다.
B) 이벤트 유형이 s3:ObjectCreated:*인 S3 이벤트 알림을 생성합니다. 접미사에 .csv가 포함된 경우에만 알림을 생성하려면 필터 규칙을 사용하세요. Amazon Simple 알림 서비스(Amazon SNS) 주제를 이벤트 알림 대상으로 설정합니다. SNS 주제에 Lambda 함수를 구독합니다.
C) 이벤트 유형이 s3:ObjectCreated:*인 S3 이벤트 알림을 생성합니다. 접미사에 .csv가 포함된 경우에만 알림을 생성하려면 필터 규칙을 사용하세요. Lambda 함수의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 이벤트 알림 대상으로 설정합니다.
D) 이벤트 유형이 s3:*인 S3 이벤트 알림을 생성합니다. 접미사에 .csv가 포함된 경우에만 알림을 생성하려면 필터 규칙을 사용하세요. Lambda 함수의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 이벤트 알림 대상으로 설정합니다.

2. 한 회사가 Amazon S3에 데이터 레이크를 보유하고 있습니다. 이 회사는 여러 애플리케이션에 대한 AWS CloudTrail 로그를 수집합니다. 이 회사는 로그를 데이터 레이크에 저장하고, AWS Glue에 로그를 카탈로그화하고, 연도별로 로그를 분할합니다. 이 회사는 Amazon Athena를 사용하여 로그를 분석합니다.
최근에 고객들은 Athena 테이블 중 하나에 대한 쿼리가 데이터를 반환하지 않는다고 보고했습니다. 데이터 엔지니어가 문제를 해결해야 합니다.
데이터 엔지니어는 어떤 문제 해결 단계 조합을 취해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) 쿼리 시간 초과 기간을 늘립니다.
B) 문제가 있는 Athena 테이블을 삭제하고 다시 만듭니다.
C) MSCK REPAIR TABLE 명령을 사용합니다.
D) Athena를 다시 시작합니다.
E) Athena가 올바른 Amazon S3 위치를 가리키는지 확인하세요.

3. 데이터 엔지니어는 Amazon S3 기반 데이터 레이크에 테이블 형식 데이터를 저장해야 합니다. 사용자는 Amazon Redshift, Amazon Athena 및 Amazon EMR에서 SQL 쿼리를 사용하여 해당 데이터를 조회할 수 있어야 합니다. 데이터는 매일 업데이트됩니다. 데이터 엔지니어는 업데이트 및 삭제 사항이 데이터 레이크에 반영되도록 해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 데이터를 S3 Standard에 저장합니다. Amazon EMR에서 Apache Hudi를 읽기 시 병합(merge-on-read)으로 구성합니다. Amazon EMR에서 Apache Spark SQL을 사용하여 매일 업데이트 및 삭제 작업을 수행합니다. Amazon EMR을 사용하여 압축 작업을 예약합니다. AWS Glue를 사용하여 Amazon S3에 저장된 Hudi 테이블의 데이터 카탈로그를 생성합니다.
B) 데이터를 Amazon EMR 클러스터에 로드합니다. Apache Spark를 사용하여 매일 업데이트 및 삭제 작업을 수행합니다. 데이터를 Apache Parquet 형식으로 Amazon S3 버킷에 업로드하여 데이터 레이크를 생성합니다.
C) 표 형식 데이터를 위한 S3 테이블을 생성합니다. AWS Glue와 Apache Iceberg JAR용 S3 테이블 카탈로그를 사용하여 매일 업데이트 및 삭제를 수행합니다. 압축 크기 목표를 구성합니다. S3 테이블 버킷에 대한 스냅샷 관리 및 참조되지 않은 파일 제거를 설정합니다.
D) 데이터를 Amazon Redshift 클러스터에 로드합니다. SQL을 사용하여 매일 업데이트 및 삭제 작업을 수행합니다.
데이터를 Apache Parquet 형식으로 Amazon S3 버킷에 업로드하여 데이터 레이크를 생성합니다.

4. 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 S3를 사용합니다. 데이터 분석에는 Amazon Athena를 사용하세요.
B) 데이터 저장에 Amazon RDS를 사용합니다. 데이터 분석에는 Amazon EMR을 사용하십시오.
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.

5. 한 회사가 Amazon Data Firehose를 사용하는 로그 스트리밍 파이프라인을 개발 중입니다. 이 파이프라인은 Amazon CloudWatch Logs 데이터를 Amazon S3 버킷으로 스트리밍합니다. 회사 분석팀은 감사를 위해 이 데이터를 사용해야 합니다. 따라서 파이프라인은 분석팀의 분석에 필요한 관련 로그만 호환 가능한 형식으로 S3 버킷에 전달해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족하고 안정적인 성능을 유지할까요?

A) S3 버킷 규칙을 설정하여 특정 타임스탬프 범위의 로그만 허용합니다. 로그 파일을 원하는 형식으로 변환하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. S3 트리거를 사용하여 Lambda 함수를 호출합니다.
B) CloudWatch Logs 로그 그룹에 Firehose 전달 스트림을 대상으로 사용하는 구독 필터를 생성합니다. 로그 파일을 원하는 형식으로 변환하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다.
Firehose가 Lambda 함수를 호출하도록 구성합니다.
C) 분석 팀에서 필요로 하는 CloudWatch Logs 로그 그룹에 태그를 지정합니다. Firehose가 태그된 로그 그룹만 수집하도록 구성합니다. Firehose가 원하는 형식으로 출력을 작성하도록 구성합니다.
D) CloudWatch Logs 로그 그룹에 구독 필터를 생성합니다. Firehose 스트림을 모니터링하도록 필터를 구성합니다. 로그 파일을 원하는 형식으로 변환하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다.
Firehose가 Lambda 함수를 호출하도록 구성합니다.

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