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

1. 전자상거래 회사가 AWS를 사용하여 온프레미스 환경에서 AWS 클라우드로 데이터 파이프라인을 마이그레이션하려고 합니다. 이 회사는 현재 온프레미스 환경에서 타사를 사용하여 데이터 수집 프로세스를 조율하고 있습니다.
이 회사는 서버를 관리할 필요가 없는 마이그레이션 솔루션을 원합니다. 이 솔루션은 Python 및 Bash 스크립트를 조정할 수 있어야 합니다. 이 솔루션은 회사가 코드를 리팩토링할 필요가 없어야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) AWS Glue
B) Apache Airflow를 위한 Amazon 관리 워크플로(Amazon MWAA)
C) AWS 람다
D) AWS Step Functions

2. 한 회사에서 AWS Glue Apache Spark 작업을 사용하여 추출, 변환 및 로드(ETL) 워크로드를 처리합니다. 이 회사는 모든 AWS Glue 작업에 대한 로깅 및 모니터링을 활성화했습니다. 그런데 AWS Glue 작업 중 하나가 실패하기 시작했습니다. 데이터 엔지니어가 오류를 조사하고 작업 내 모든 개별 단계에 대한 지표를 검토하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 단계 지표에 어떻게 접근할 수 있을까요?

A) Spark UI에서 AWS Glue 작업과 단계 세부 정보를 살펴봅니다.
B) AWS CloudTrail 로그에서 AWS Glue 작업 및 스테이징 로그를 조사합니다.
C) Amazon CloudWatch에서 AWS Glue 작업 및 단계 지표를 살펴봅니다.
D) 작업에서 실행 인사이트 기능을 사용하여 AWS Glue 작업과 단계 세부 정보를 조사합니다.

3. 데이터 엔지니어는 여러 도시와 주에 대한 판매 정보가 포함된 두 개의 데이터 세트를 가지고 있습니다. 하나는 참조 데이터 세트이고 다른 하나는 기본 데이터 세트입니다.
데이터 엔지니어는 기본 데이터 세트의 도시 및 주 열에 있는 특정 값 집합이 참조 데이터 세트의 동일한 특정 값과 정확히 일치하는지 확인하는 솔루션이 필요합니다. 데이터 엔지니어는 AWS Glue 데이터 품질 작업에서 데이터 품질 정의 언어(DQDL) 규칙을 사용하려고 합니다.
어떤 규칙이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) DatasetMatch "참조" "도시->참조_도시, 주->참조_주" = 1.0
B) 참조 무결성 "도시, 주" "참조.{참조_도시, 참조_주}" = 1.0
C) DatasetMatch "참조" "도시->참조_도시, 주->참조_주" = 100
D) 참조 무결성 "도시, 주" "참조.{참조_도시, 참조_주}" = 100

4. 한 회사가 아마존 EC2 인스턴스에서 실행되는 새로운 비프로덕션 애플리케이션을 개발했습니다. 이 애플리케이션은 JDBC(Java Database Connectivity)를 사용하여 아마존 RDS 데이터베이스 인스턴스와 통신해야 합니다.
EC2 인스턴스와 RDS 데이터베이스 인스턴스는 동일한 서브넷에 있습니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족할까요?

A) EC2 인스턴스에서 연결을 허용하도록 데이터베이스 인스턴스에 할당된 IAM 역할을 수정합니다.
B) EC2 인스턴스에서 연결을 허용하도록 데이터베이스 보안 그룹을 업데이트합니다.
C) Amazon RDS 데이터 API를 활성화하고 JDBC 연결 문자열에 데이터베이스 인스턴스의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 지정합니다.
D) RDS 파라미터 그룹의 ec2_authorized_hosts 파라미터를 수정하여 EC2 인스턴스를 포함시키세요.
데이터베이스 인스턴스를 재시작하십시오.

5. 데이터 엔지니어가 Amazon Athena에 있는 고도로 분할된 테이블에서 쿼리 성능 저하를 발견했습니다. 이 테이블에는 지난 5년간의 일별 데이터가 날짜별로 분할되어 있습니다. 데이터 엔지니어는 쿼리 성능을 개선하고 파티션 관리를 자동화하려고 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇일까요?

A) 매일 실행되는 AWS Lambda 함수를 사용합니다. AW5 Glue에서 매일의 데이터에 대해 새 파티션을 수동으로 생성하도록 함수를 구성합니다.
B) Athena에서 파티션 프로젝션을 사용합니다. 5년 전부터 현재까지의 날짜 범위를 사용하여 테이블 속성을 구성합니다.
C) 더 많은 컴퓨팅 리소스를 할당하여 Athena 쿼리의 처리 용량을 늘립니다.
D) 분할 스키마를 일별에서 월별 단위로 변경하여 파티션 수를 줄입니다.

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