Amazon AWS Certified Data Engineer Data-Engineer-Associate-KR

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최신 AWS Certified Data Engineer Data-Engineer-Associate-KR 무료샘플문제:

1. 게임 회사는 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 클릭스트림 데이터를 수집합니다. 이 회사는 Amazon Kinesis Data Firehose 전달 스트림을 사용하여 데이터를 Amazon S3에 JSON 형식으로 저장합니다. 이 회사의 데이터 과학자는 Amazon Athena를 사용하여 가장 최근의 데이터를 쿼리하여 비즈니스 통찰력을 얻습니다.
이 회사는 Athena 비용을 줄이고 싶어하지만 데이터 파이프라인을 재생성하고 싶어하지 않습니다.
어떤 솔루션이 최소한의 관리 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) JSON 파일을 결합하고 JSON 파일을 Apache Parquet 파일로 변환하는 Apache Spark 작업을 만듭니다. 매일 Amazon EMR 임시 클러스터를 시작하여 다른 S3 위치에 새 Parquet 파일을 만드는 Spark 작업을 실행합니다. ALTER TABLE SET LOCATION 문을 사용하여 기존 Athena 테이블에 새 S3 위치를 반영합니다.
B) Firehose의 전달 대상으로 Kinesis 데이터 스트림을 만듭니다. Amazon Managed Service for Apache Flink(이전 명칭: Amazon Kinesis Data Analytics)를 사용하여 Kinesis 데이터 스트림에서 Apache Flink를 실행합니다. Flink를 사용하여 데이터를 집계하고 사용자 지정 S3 개체 YYYYMMDD 접두사를 사용하여 Apache Parquet 형식으로 Amazon S3에 저장합니다. ALTER TABLE ADD PARTITION 문을 사용하여 기존 Athena 테이블에 파티션을 반영합니다.
C) AWS Lambda 함수를 Firehose와 통합하여 소스 레코드를 Apache Parquet으로 변환하고 Amazon S3에 씁니다. 동시에 AWS Glue 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 실행하여 JSON 파일을 결합하고 JSON 파일을 큰 Parquet 파일로 변환합니다. 사용자 지정 S3 개체 YYYYMMDD 접두사를 만듭니다. ALTER TABLE ADD PARTITION 문을 사용하여 기존 Athena 테이블에 파티션을 반영합니다.
D) Firehose 출력 형식을 Apache Parquet으로 변경합니다. 사용자 지정 S3 개체 YYYYMMDD 접두사 표현식을 제공하고 큰 버퍼 크기를 지정합니다. 기존 데이터의 경우 AWS Glue 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 만듭니다. ETL 작업을 구성하여 작은 JSON 파일을 결합하고 JSON 파일을 큰 Parquet 파일로 변환하고 YYYYMMDD 접두사를 추가합니다. ALTER TABLE ADD PARTITION 문을 사용하여 기존 Athena 테이블에 파티션을 반영합니다.

2. 한 의료 회사는 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 웨어러블 디바이스, 병원 장비 및 환자 기록에서 실시간 건강 데이터를 스트리밍합니다.
데이터 엔지니어는 스트리밍 데이터를 처리하기 위한 솔루션을 찾아야 합니다. 데이터 엔지니어는 Amazon Redshift Serverless Warehouse에 데이터를 저장해야 합니다. 솔루션은 스트리밍 데이터와 전날 데이터에 대한 거의 실시간 분석을 지원해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Amazon S3에 데이터를 로드합니다. COPY 명령을 사용하여 Amazon Redshift에 데이터를 로드합니다.
B) Amazon Redshift와 Amazon Aurora 제로 ETL 통합을 사용합니다.
C) Amazon Kinesis Data Firehose에 데이터를 로드합니다. Amazon Redshift에 데이터를 로드합니다.
D) Amazon Redshift의 스트리밍 수집 기능을 사용합니다.

3. 데이터 엔지니어는 매일 일련의 AWS Glue 작업을 실행하는 워크플로를 예약해야 합니다. 데이터 엔지니어는 특정 시간에 Glue 작업을 실행하거나 완료할 필요가 없습니다.
가장 비용 효율적인 방식으로 Glue 작업을 실행하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Glue 작업 속성의 GlueVersion 필드에서 최신 버전을 선택합니다.
B) Glue 작업 속성에서 스팟 인스턴스 유형을 사용합니다.
C) Glue 작업 속성에서 STANDARD 실행 클래스를 선택합니다.
D) Glue 작업 속성에서 FLEX 실행 클래스를 선택합니다.

4. 데이터 엔지니어는 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)를 사용하여 AWS 계정에서 데이터 파이프라인을 실행합니다. 최근 워크플로가 실행되지 않았습니다. 데이터 엔지니어는 Apache Airflow 로그를 사용하여 워크플로 실패를 진단해야 합니다. 데이터 엔지니어는 어떤 로그 유형을 사용하여 실패 원인을 진단해야 합니까?

A) YourEnvironmentName-웹서버
B) 귀하의 환경 이름-작업
C) YourEnvironmentName-Scheduler
D) YourEnvironmentName-DAGProcessing

5. 회사에서는 실시간 분석 기능을 구현하려고 합니다. 이 회사는 Amazon Kinesis Data Streams 및 Amazon Redshift를 사용하여 초당 수 기가바이트의 속도로 스트리밍 데이터를 수집하고 처리하려고 합니다. 회사는 기존 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석 도구를 사용하여 실시간에 가까운 통찰력을 얻고자 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Amazon Redshift에서 외부 스키마를 생성하여 Kinesis Data Streams의 데이터를 Amazon Redshift 객체에 매핑합니다. 스트림에서 데이터를 읽으려면 구체화된 뷰를 만듭니다. 구체화된 뷰를 자동 새로 고침으로 설정합니다.
B) SQL 쿼리를 사용하여 Kinesis Data Streams의 데이터에 액세스합니다. 스트림 상단에 직접 구체화된 뷰를 생성합니다. 가장 최근의 스트림 데이터를 쿼리하려면 구체화된 뷰를 정기적으로 새로 고치세요.
C) Kinesis Data Streams를 사용하여 Amazon S3에서 데이터를 준비합니다. COPY 명령을 사용하여 Amazon S3의 데이터를 Amazon Redshift로 직접 로드하면 데이터를 실시간 분석에 즉시 사용할 수 있습니다.
D) Kinesis Data Streams를 Amazon Kinesis Data Firehose에 연결합니다. Kinesis Data Firehose를 사용하여 Amazon S3에 데이터를 준비합니다. COPY 명령을 사용하여 Amazon S3의 데이터를 Amazon Redshift의 테이블에 로드합니다.

질문과 대답: