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

1. 한 제조 회사가 센서로부터 데이터를 수집하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 거의 실시간으로 센서 데이터를 수집하는 솔루션을 구현해야 합니다.
솔루션은 데이터를 영구 데이터 저장소에 저장해야 합니다. 솔루션은 데이터를 중첩된 JSON 형식으로 저장해야 합니다. 회사는 10밀리초 미만의 대기 시간으로 데이터 저장소에서 쿼리할 수 있어야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS Lambda를 사용하여 센서 데이터를 처리합니다. 쿼리를 위해 Amazon S3에 데이터를 저장합니다.
B) 자체 호스팅 Apache Kafka 클러스터를 사용하여 센서 데이터를 캡처합니다. 쿼리를 위해 Amazon S3에 데이터를 저장합니다.
C) Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)를 사용하여 수신 센서 데이터를 버퍼링합니다. AWS Glue를 사용하여 쿼리용 데이터를 Amazon RDS에 저장합니다.
D) Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 센서 데이터를 캡처합니다. 쿼리를 위해 Amazon DynamoDB에 데이터를 저장합니다.

2. 한 회사가 Account_A라는 AWS 계정의 eu-east-1 Region에 있는 Amazon RDS for PostgreSQL DB 인스턴스에서 데이터를 마이그레이션하려고 합니다. 이 회사는 Account_B라는 AWS 계정의 eu-west-1 Region에 있는 Amazon Redshift 클러스터로 데이터를 마이그레이션합니다.
어떤 솔루션을 사용하면 AWS Database Migration Service(AWS DMS)가 두 데이터 저장소 간에 데이터를 복제할 수 있을까요?

A) eu-west-1의 Account_B에 AWS DMS 복제 인스턴스를 설정합니다.
B) eu-west-1의 새 AWS 계정에 AWS DMS 복제 인스턴스를 설정합니다.
C) eu-east-1의 Account_A에 AWS DMS 복제 인스턴스를 설정합니다.
D) eu-east-1의 Account_B에 AWS DMS 복제 인스턴스를 설정합니다.

3. 한 회사가 Amazon Redshift를 데이터 웨어하우스로 사용합니다. 데이터 인코딩은 데이터 웨어하우스의 기존 테이블에 적용됩니다. 데이터 엔지니어는 일부 테이블에 적용된 압축 인코딩이 데이터에 가장 적합하지 않다는 것을 발견합니다.
데이터 엔지니어는 최적이 아닌 인코딩이 있는 테이블의 데이터 인코딩을 개선해야 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족시킬까요?

A) 식별된 테이블에 대해 VACUUM RECLUSTER 명령을 실행합니다.
B) 식별된 테이블에 대해 ANALYZE COMPRESSION 명령을 실행합니다. 명령의 출력을 기반으로 열의 압축 인코딩을 수동으로 업데이트합니다.
C) 식별된 테이블에 대해 ANALYZE 명령을 실행합니다. 명령의 출력을 기반으로 열의 압축 인코딩을 수동으로 업데이트합니다.
D) 식별된 테이블에 대해 VACUUM REINDEX 명령을 실행합니다.

4. 데이터 엔지니어는 Amazon Redshift 데이터베이스를 기반으로 하는 실체화된 뷰를 유지 관리합니다. 뷰에는 각 행이 로드된 날짜를 저장하는 load_date라는 열이 있습니다.
데이터 엔지니어는 구체화된 뷰에서 모든 행을 삭제하여 데이터베이스 저장 공간을 회수해야 합니다.
어떤 명령이 가장 많은 데이터베이스 저장 공간을 회수할까요?

A) 옵션 B
B) 옵션 D
C) 옵션 C
D) 옵션 A

5. 회사는 투자 포트폴리오의 재무 성과에 대한 일일 기록을 Amazon S3 버킷에 .csv 형식으로 저장합니다. 데이터 엔지니어는 AWS Glue 크롤러를 사용하여 S3 데이터를 크롤링합니다.
데이터 엔지니어는 AWS Glue 데이터 카탈로그에서 매일 S3 데이터에 액세스할 수 있도록 해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) AWSGlueServiceRole 정책을 포함하는 IAM 역할을 생성합니다. 역할을 크롤러와 연결합니다. 원본 데이터의 S3 버킷 경로를 크롤러의 데이터 저장소로 지정합니다. 매일 크롤러를 실행하기 위해 데이터 처리 장치(DPU)를 할당합니다. 출력 대상을 기존 S3 버킷의 새 경로로 구성합니다.
B) AmazonS3FullAccess 정책을 포함하는 IAM 역할을 생성합니다. 역할을 크롤러와 연결합니다.
소스 데이터의 S3 버킷 경로를 크롤러의 데이터 저장소로 지정합니다. 크롤러를 실행하는 일일 일정을 만듭니다. 출력 대상을 기존 S3 버킷의 새 경로로 구성합니다.
C) AWSGlueServiceRole 정책을 포함하는 IAM 역할을 생성합니다. 역할을 크롤러와 연결합니다.
소스 데이터의 S3 버킷 경로를 크롤러의 데이터 저장소로 지정합니다. 크롤러를 실행하는 일일 일정을 만듭니다. 출력에 대한 데이터베이스 이름을 지정합니다.
D) AmazonS3FullAccess 정책을 포함하는 IAM 역할을 생성합니다. 역할을 크롤러와 연결합니다.
소스 데이터의 S3 버킷 경로를 크롤러의 데이터 저장소로 지정합니다. 매일 크롤러를 실행하기 위해 데이터 처리 장치(DPU)를 할당합니다. 출력에 대한 데이터베이스 이름을 지정합니다.

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