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

1. 한 회사가 데이터 저장을 위해 Amazon S3를 사용하고 시각화 생성을 위해 Amazon QuickSight를 사용합니다.
해당 회사는 Hub-Account라는 AWS 계정에 S3 버킷을 보유하고 있습니다. 이 S3 버킷은 AWS KMS(AWS Key Management Service) 키로 암호화되어 있습니다. 회사의 Amazon QuickSight 인스턴스는 BI-Account라는 별도의 AWS 계정에 있습니다.
회사는 QuickSight 서비스 역할에 대한 액세스 권한을 부여하기 위해 S3 버킷 정책을 업데이트합니다. QuickSight가 S3 버킷과 상호 작용할 수 있도록 계정 간 액세스를 허용하려고 합니다.
다음 단계 중 어떤 조합이 이 요구 사항을 충족합니까? (두 가지를 선택하십시오)

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

2. 한 전자상거래 회사가 매일 수백만 건의 주문을 처리합니다. 이 회사는 AWS Glue ETL을 사용하여 여러 소스에서 데이터를 수집하고, 데이터를 정제한 후, S3 Standard 스토리지 클래스를 사용하여 CSV 형식으로 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 회사는 저장된 데이터를 사용하여 일일 분석을 수행합니다.
회사는 데이터 저장 및 검색 비용을 최적화하고자 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족시킬까요?

A) Amazon EMR을 사용하여 들어오는 데이터를 병렬로 처리하도록 AWS Glue ETL을 구성합니다.
B) Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval로 데이터를 전환합니다.
C) AWS Glue ETL을 구성하여 수신 데이터를 Apache Parquet 형식으로 변환합니다.
D) Amazon S3에서 Amazon Aurora 클러스터로 데이터를 전환합니다.

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

4. 한 회사에는 세 개의 자회사가 있습니다. 각 자회사는 다른 데이터 웨어하우징 솔루션을 사용합니다. 첫 번째 자회사는 Amazon Redshift에서 데이터 웨어하우스를 호스팅합니다. 두 번째 자회사는 AWS에서 Teradata Vantage를 사용합니다. 세 번째 자회사는 Google BigQuery를 사용합니다.
이 회사는 모든 데이터를 중앙 Amazon S3 데이터 레이크로 집계하려고 합니다. 이 회사는 Apache Iceberg를 테이블 형식으로 사용하고 싶어합니다.
데이터 엔지니어는 모든 데이터 소스에 연결하는 새로운 파이프라인을 구축하고, 각 소스 엔진을 사용하여 변환을 실행하고, 데이터를 결합하고, Iceberg에 데이터를 써야 합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 운영 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 기본 Amazon Redshift, Teradata 및 BigQuery 커넥터를 사용하여 AWS Glue에서 파이프라인을 구축합니다.
네이티브 AWS Glue 변환을 사용하여 데이터를 조인합니다. 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 병합 작업을 실행합니다.
B) Amazon Appflow에서 기본 Amazon Redshift, Teradata 및 BigQuery 커넥터를 사용하여 Amazon S3 및 AWS Glue Data Catalog에 데이터를 씁니다. Amazon Athena를 사용하여 데이터를 조인합니다. 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 병합 작업을 실행합니다.
C) 네이티브 Amazon Redshift 커넥터, Teradata용 Java Database Connectivity(JDBC) 커넥터, 오픈 소스 Apache Spark BigQuery 커넥터를 사용하여 Amazon EMR에서 파이프라인을 빌드합니다. PySpark에서 코드를 작성하여 데이터를 조인합니다. 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 병합 작업을 실행합니다.
D) Amazon Redshift, Teradata 및 BigQuery용 Amazon Athena 페더레이션 쿼리 커넥터를 사용하여 Athena에서 파이프라인을 빌드합니다. 모든 데이터 소스에서 읽고, 데이터를 조인하고, 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 Merge 작업을 실행하는 SQL 쿼리를 작성합니다.

5. 한 소매업체가 여러 Amazon Aurora MySQL 데이터베이스에서 데이터 업데이트를 수집하는 솔루션을 구현해야 합니다. 이 회사는 거의 실시간으로 업데이트된 데이터를 분석에 활용할 수 있어야 합니다. 또한, 이 솔루션은 서버리스 방식이어야 하며 유지보수가 최소화되어야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)를 Debezium 커넥터와 연결하여 Amazon Redshift Serverless에 데이터를 로드합니다.
B) 각 데이터베이스에 대한 스키마 변환을 수행하는 AWS Database Migration Service(AWS DMS) 작업을 설정합니다. 변경 사항을 Amazon Redshift Serverless에 로드합니다.
C) 각 데이터베이스에 대해 Aurora의 ETL 제로 통합을 Amazon Redshift Serverless와 함께 사용하여 Aurora MySQL 변경 사항을 Amazon Redshift Serverless에 로드합니다.
D) AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 바이너리 로그 복제를 Amazon Kinesis Data Streams로 설정합니다. 스키마 변환 후 데이터를 Amazon Redshift Serverless에 로드합니다.

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