Two days to pass AWS Certified Data Engineer Data-Engineer-Associate Korean passleader review

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

1. 회사에서는 온프레미스 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 사용하여 금융 거래 데이터를 저장합니다. 회사는 매월 말에 온프레미스 데이터베이스의 거래 데이터를 AWS로 마이그레이션합니다. 회사는 온프레미스 데이터베이스에서 SQL Server용 Amazon RDS 데이터베이스로 데이터를 마이그레이션하는 비용이 최근 증가했다는 사실을 확인했습니다.
회사는 데이터를 AWS로 마이그레이션하기 위해 비용 효율적인 솔루션이 필요합니다. 솔루션은 데이터베이스에 액세스하는 애플리케이션에 대한 다운타임을 최소화해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하려면 회사에서 어떤 AWS 서비스를 사용해야 합니까?

A) AWS Direct Connect
B) AWS 람다
C) AWS DataSync
D) AWS 데이터베이스 마이그레이션 서비스(AWS DMS)

2. 한 회사가 아마존 S3 버킷을 사용하여 여러 데이터 소스를 중앙 데이터 레이크로 통합합니다. 이 회사는 비즈니스 파트너가 데이터에 접근할 수 있도록 여러 변환 및 데이터 정제 프로세스를 수행해야 합니다.
이 회사는 여러 비즈니스 파트너가 정상 업무 시간 동안 중앙 데이터 레이크에서 SQL 쿼리를 실행할 수 있도록 하는 솔루션이 필요합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족할까요?

A) 정상 업무 시간 이후에 AWS Glue Flex 작업을 사용하여 전날 데이터를 처리하고 필요한 모든 변환을 적용한 다음 준비된 데이터를 Amazon Redshift 프로비저닝 클러스터에 로드합니다.
B) 정상 업무 시간 이후에 AWS Lambda 함수를 사용하여 전날 데이터를 처리하고, 필요한 모든 변환을 적용하고, 준비된 데이터를 Amazon Redshift 프로비저닝 클러스터에 로드합니다.
C) 정상 업무 시간 이후에 AWS Glue Flex 작업을 사용하여 전날 데이터를 처리하고 필요한 모든 변환을 적용한 다음 준비된 데이터를 Amazon Redshift Serverless에 로드합니다.
D) 정상 업무 시간 이후에 프로비저닝된 Amazon EMR 클러스터를 사용하여 전날 데이터를 처리하고, 필요한 모든 변환을 적용하고, 준비된 데이터를 Amazon Redshift Serverless에 로드합니다.

3. 데이터 엔지니어는 10개의 소스 시스템에서 Amazon Redshift 데이터베이스에 있는 10개의 테이블로 데이터를 처리하고 로드하기 위해 ETL(추출, 변환 및 로드) 파이프라인을 구축해야 합니다. 모든 소스 시스템은 15분마다 .csv, JSON 또는 Apache Parquet 파일을 생성합니다. 소스 시스템은 모두 파일을 하나의 Amazon S3 버킷으로 전달합니다. 파일 크기는 10MB에서 20GB까지입니다. ETL 파이프라인은 데이터 스키마 변경에도 불구하고 올바르게 작동해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 데이터 파이프라인 솔루션은 무엇인가요? (2개를 선택하세요.)

A) 파일이 S3 버킷에 로드될 때 AWS Glue 크롤러를 호출하도록 AWS Lambda 함수를 구성합니다. 데이터를 처리하고 Amazon Redshift 테이블에 로드하도록 AWS Glue 작업을 구성합니다.
AWS Glue 작업을 실행하기 위한 두 번째 Lambda 함수를 생성합니다. AWS Glue 크롤러 실행이 성공적으로 완료되면 두 번째 Lambda 함수를 호출하는 Amazon EventBridge 규칙을 생성합니다.
B) Amazon EventBridge 규칙을 사용하여 15분마다 AWS Glue 작업을 실행합니다. 데이터를 처리하고 Amazon Redshift 테이블에 로드하도록 AWS Glue 작업을 구성합니다.
C) Amazon EventBridge 규칙을 사용하여 15분마다 AWS Glue 워크플로 작업을 호출합니다. AWS Glue 크롤러를 실행한 다음 크롤러 실행이 성공적으로 완료되면 AWS Glue 작업을 실행하는 온디맨드 트리거를 갖도록 AWS Glue 워크플로를 구성합니다. 데이터를 처리하고 Amazon Redshift 테이블에 로드하도록 AWS Glue 작업을 구성합니다.
D) 파일이 S3 버킷에 로드될 때 AWS Glue 워크플로를 호출하도록 AWS Lambda 함수를 구성합니다. AWS Glue 크롤러를 실행한 다음 크롤러 실행이 성공적으로 완료되면 AWS Glue 작업을 실행하는 온디맨드 트리거를 갖도록 AWS Glue 워크플로를 구성합니다. 데이터를 처리하고 Amazon Redshift 테이블에 로드하도록 AWS Glue 작업을 구성합니다.
E) 파일이 S3 버킷에 로드될 때 AWS Glue 작업을 호출하도록 AWS Lambda 함수를 구성합니다. S3 버킷의 파일을 Apache Spark DataFrame으로 읽도록 AWS Glue 작업을 구성합니다. DataFrame의 더 작은 파티션을 Amazon Kinesis Data Firehose 전송 스트림에 배치하도록 AWS Glue 작업을 구성합니다. Amazon Redshift 테이블에 데이터를 로드하도록 전송 스트림을 구성합니다.

4. 한 회사가 두 부서에서 공유하는 데이터웨어하우스로 Amazon Redshift 클러스터를 사용하고 있습니다. 보안 정책을 준수하려면 각 부서에 고유한 접근 권한이 있어야 합니다.
부서 A는 부서 A의 테이블과 뷰에 액세스할 수 있어야 합니다. 부서 B는 부서 B의 테이블과 뷰에 액세스할 수 있어야 합니다.
회사에서는 두 부서의 객체를 하나의 쿼리로 사용하는 SQL 쿼리를 자주 실행합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 각 부서별로 IAM 사용자 그룹을 생성합니다. ID 기반 IAM 정책을 사용하여 IAM 사용자 그룹에 따라 테이블 및 뷰 권한을 부여합니다.
B) 각 부서의 테이블과 뷰를 전용 데이터베이스로 그룹화합니다. 데이터베이스 수준에서 권한을 관리합니다.
C) 각 부서의 테이블과 뷰를 전용 스키마로 그룹화합니다. 스키마 수준에서 권한을 관리합니다.
D) 부서 이름이 포함된 명명 규칙을 따르도록 테이블과 뷰 이름을 업데이트합니다. 새 명명 규칙에 따라 권한을 관리합니다.

5. 한 회사가 온프레미스 서버의 로그 파일을 Amazon S3 버킷에 업로드하고 있습니다. 이 회사는 온프레미스 서버의 로그와 S3 버킷에 저장된 로그가 동일한지 검증해야 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족할까요?

A) 객체를 S3 버킷에 업로드한 후, S3 객체에 대해 거버넌스 모드에서 S3 객체 잠금을 활성화하십시오.
B) AWS SDK를 사용하여 업로드 중에 CRC32 체크섬을 자동으로 계산합니다. 계산된 체크섬은 S3 객체 메타데이터에 저장됩니다.
C) S3 버킷에서 규정 준수 모드로 S3 객체 잠금을 활성화합니다. 객체를 버킷에 업로드합니다.
D) SHA-256 체크섬을 계산하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 결과를 별도의 메타데이터 테이블에 저장합니다. 업로드 후 로그를 검증합니다.

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