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

1. 한 기업이 IoT 센서 데이터를 거의 실시간으로 변환한 후 Amazon S3 버킷에 저장해야 합니다. 해당 데이터는 Amazon Kinesis Data Streams의 데이터 스트림에서 제공됩니다. 기업은 데이터를 저장하기 전에 복잡하고 상태를 유지하는 변환 작업을 수행해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 데이터 스트림을 처리하도록 AWS Lambda 함수를 구성합니다.
B) 데이터 스트림을 처리하도록 Apache Flink용 Amazon 관리형 서비스에서 애플리케이션을 구성합니다.
C) 데이터 스트림을 처리하기 위해 Amazon EMR 클러스터에 Apache Spark 작업을 예약합니다.
D) 데이터 스트림을 처리하도록 AWS Glue ETL 작업을 예약합니다.

2. 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 Amazon EMR 클러스터에 로드합니다. Apache Spark를 사용하여 매일 업데이트 및 삭제 작업을 수행합니다. 데이터를 Apache Parquet 형식으로 Amazon S3 버킷에 업로드하여 데이터 레이크를 생성합니다.
B) 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.
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.

3. 한 회사는 Amazon Athena를 사용하여 CTAS(Create Table As Select)를 사용하여 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업에 대한 SQL 쿼리를 실행합니다. 회사는 분석을 생성하기 위해 SQL 대신 Apache Spark를 사용해야 합니다.
회사가 Spark를 사용하여 Athena에 액세스할 수 있는 기능을 제공하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Athena 데이터 소스
B) Athena 쿼리 설정
C) Athena 작업 그룹
D) Athena 쿼리 편집기

4. 소매업체는 온프레미스 MySQL 데이터베이스에 제품 수명 주기 관리(PLM) 애플리케이션의 데이터를 저장합니다. PLM 애플리케이션은 거래가 발생할 때 데이터베이스를 자주 업데이트합니다.
이 회사는 PLM 애플리케이션에서 거의 실시간으로 통찰력을 수집하고자 합니다. 이 회사는 통찰력을 다른 비즈니스 데이터 세트와 통합하고 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스를 사용하여 결합된 데이터 세트를 분석하고자 합니다.
이 회사는 이미 온프레미스 인프라와 AWS 간에 AWS Direct Connect 연결을 구축했습니다.
가장 적은 개발 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) AWS Database Migration Service(AWS DMS)에서 전체 로드 플러스 CDC 작업을 실행하여 MySQL 데이터베이스 변경 사항을 지속적으로 복제합니다. 작업의 대상으로 Amazon Redshift를 설정합니다.
B) Amazon AppFlow SDK를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 대한 사용자 지정 커넥터를 빌드하여 데이터베이스 변경 사항을 지속적으로 복제합니다. 커넥터의 대상으로 Amazon Redshift를 설정합니다.
C) 예약된 AWS DataSync 작업을 실행하여 MySQL 데이터베이스에서 데이터를 동기화합니다. 작업의 대상으로 Amazon Redshift를 설정합니다.
D) Java Database Connectivity(JDBC) 연결을 사용하여 MySQL 데이터베이스 업데이트를 얻기 위해 예약된 AWS Glue 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 실행합니다. ETL 작업의 대상으로 Amazon Redshift를 설정합니다.

5. 모바일 게임 회사가 게임 앱에서 데이터를 수집하려고 합니다. 이 회사는 데이터를 세 명의 내부 데이터 소비자에게 제공하고자 합니다. 데이터 레코드의 크기는 약 20KB입니다.
이 회사는 게임 앱을 실행하는 각 기기에서 최적의 처리량을 달성하고자 합니다. 또한 이 회사는 데이터 스트림을 처리하는 애플리케이션을 개발하고자 합니다. 스트림 처리 애플리케이션은 각 내부 소비자에 대한 전용 처리량을 가져야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) 모바일 앱을 구성하여 PutRecordBatch API 작업을 호출하여 Amazon Data Firehose로 데이터를 전송합니다. AWS 지원 사례를 제출하여 회사의 AWS 계정에 대한 전용 처리량을 켭니다. 각 내부 소비자가 스트림에 액세스하도록 허용합니다.
B) Amazon Kinesis Producer Library(KPL)를 사용하여 Amazon Data Firehose로 데이터를 전송하도록 모바일 앱을 구성합니다. 각 내부 소비자에 대한 스트림이 있는 향상된 팬아웃 기능을 사용합니다.
C) 모바일 앱을 구성하여 PutRecords API 작업을 호출하여 Amazon Kinesis Data Streams로 데이터를 전송합니다. 각 내부 소비자에 대한 스트림이 있는 향상된 팬아웃 기능을 사용합니다.
D) 모바일 앱을 구성하여 PutRecords API 작업을 호출하여 Amazon Kinesis Data Streams로 데이터를 전송합니다. Amazon EC2 인스턴스의 각 내부 소비자에 대한 스트림 처리 애플리케이션을 호스팅합니다. EC2 인스턴스에 대한 자동 스케일링을 구성합니다.

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