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

1. 한 회사는 AWS Step Functions를 사용하여 데이터 파이프라인을 조정합니다. 파이프라인은 데이터 소스에서 데이터를 수집하고 Amazon S3 버킷에 데이터를 저장하는 Amazon EMR 작업으로 구성됩니다. 파이프라인에는 Amazon Redshift에 데이터를 로드하는 EMR 작업도 포함되어 있습니다.
회사의 클라우드 인프라 팀은 Step Functions 상태 시스템을 수동으로 구축했습니다. 클라우드 인프라 팀은 EMR 작업을 지원하기 위해 EMR 클러스터를 VPC로 시작했습니다. 그러나 배포된 Step Functions 상태 시스템은 EMR 작업을 실행할 수 없습니다.
Step Functions 상태 시스템이 EMR 작업을 실행할 수 없는 이유를 확인하기 위해 회사는 어떤 단계 조합을 수행해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) VPC에 대한 흐름 로그를 쿼리합니다. EMR 클러스터에서 발생하는 트래픽이 데이터 공급자에 성공적으로 도달할 수 있는지 확인합니다. Amazon EMR 클러스터에 연결될 수 있는 보안 그룹이 정보가 있는 포트에서 데이터 소스 서버에 대한 연결을 허용하는지 여부를 결정합니다.
B) Step Functions 상태 기계 코드에 EMR 작업을 생성하고 실행하는 데 필요한 모든 IAM 권한이 있는지 확인합니다. Step Functions 상태 머신 코드에 EMR 작업이 사용하는 Amazon S3 버킷에 액세스할 수 있는 IAM 권한도 포함되어 있는지 확인하십시오. S3용 액세스 분석기를 사용하여 S3 액세스 속성을 확인하세요.
C) 회사가 EMR 작업에 대해 구성한 재시도 시나리오를 확인합니다. 각 EMR 작업 사이의 간격(초)을 늘립니다. 각 대체 상태에 각 결정 상태에 대한 적절한 catch가 있는지 확인합니다. 오류 메시지를 저장하도록 Amazon Simple 알림 서비스(Amazon SNS) 주제를 구성합니다.
D) AWS CloudFormation을 사용하여 Step Functions 상태 시스템 배포를 자동화합니다. 실패한 EMR 작업 중에 상태 시스템을 일시 중지하는 단계를 생성합니다. 인간 사용자가 이메일 메시지를 통해 승인을 보낼 때까지 기다리는 단계를 구성합니다. 추가 분석을 위해 이메일 메시지에 EMR 작업의 세부 정보를 포함합니다.
E) 새로 생성된 EMR 클러스터에 대한 Amazon CloudWatch 항목을 확인합니다. EKS에서 Amazon EMR을 사용하도록 AWS Step Functions 상태 기계 코드를 변경합니다. Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)의 포함을 반영하도록 Step Functions 상태 머신 코드에 대한 IAM 액세스 정책 및 보안 그룹 구성을 변경합니다.

2. 데이터 엔지니어는 Amazon Neptune을 사용하여 그래프 애플리케이션을 개발해야 합니다.
엔지니어는 그래프 애플리케이션을 개발하기 위해 어떤 프로그래밍 언어를 사용해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) 스파크 SQL
B) ANSI SQL
C) 그렘린
D) 스파클(SPARQL)
E) SQL

3. 한 회사에서는 여러 데이터 소스의 데이터 워크플로를 일정에 따라 실행하거나 Amazon EventBridge 이벤트에 응답하여 실행하도록 자동화해야 합니다. 데이터 소스는 Amazon RDS와 Amazon S3입니다. 이 회사는 예약된 이벤트와 거의 실시간에 가까운 EventBridge 이벤트 모두에서 호출할 수 있는 단일 데이터 파이프라인이 필요합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) AWS Step Functions 상태 머신을 생성합니다. 상태 머신을 AWS Glue ETL 작업 및 EventBridge와 통합하여 이벤트 및 일정에 따라 파이프라인을 조정합니다.
B) AWS Glue 워크플로를 생성합니다. EventBridge를 사용하여 이벤트와 일정을 통합합니다.
C) AWS Lambda 함수로 호출되는 Amazon EMR Serverless 작업을 생성합니다. EventBridge 이벤트와 스케줄을 사용하여 EMR 작업을 조정합니다.
D) 방향성 비순환 그래프(DAG)를 사용하는 Apache Airflow(Amazon MWAA)용 Amazon Managed Workflow를 생성합니다. EventBridge를 사용하여 이벤트와 일정을 통합합니다.

4. 한 회사가 새로운 분석 팀을 위해 데이터 레이크를 구축하고 있습니다. 이 회사는 Amazon S3를 스토리지에 사용하고 Amazon Athena를 쿼리 분석에 사용합니다. Amazon S3에 있는 모든 데이터는 Apache Parquet 형식입니다.
이 회사는 회사 데이터 센터에서 소스 시스템으로 새로운 Oracle 데이터베이스를 실행하고 있습니다. 이 회사는 Oracle 데이터베이스에 70개의 테이블을 가지고 있습니다. 모든 테이블에는 기본 키가 있습니다. 데이터는 가끔 소스 시스템에서 변경될 수 있습니다. 이 회사는 매일 테이블을 데이터 레이크로 수집하려고 합니다.
가장 적은 노력으로 이 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) 진행 중인 복제를 위한 AWS Database Migration Service(AWS DMS) 작업을 만듭니다. Oracle 데이터베이스를 소스로 설정합니다. Amazon S3를 대상으로 설정합니다. Parquet 형식으로 데이터를 쓰도록 작업을 구성합니다.
B) Oracle 데이터베이스에 대한 AWS Glue 연결을 만듭니다. AWS Glue 북마크 작업을 만들어 데이터를 증분적으로 수집하고 Parquet 형식으로 Amazon S3에 데이터를 씁니다.
C) Amazon RDS에서 Oracle 데이터베이스를 만듭니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 온프레미스 Oracle 데이터베이스를 Amazon RDS로 마이그레이션합니다. 테이블에 트리거를 구성하여 AWS Lambda 함수를 호출하여 변경된 레코드를 Parquet 형식으로 Amazon S3에 씁니다.
D) Amazon EMR에서 Oracle 데이터베이스에서 데이터를 읽는 Apache Sqoop 작업을 만듭니다. Sqoop 작업을 구성하여 Parquet 형식으로 Amazon S3에 데이터를 씁니다.

5. 소매업체는 Amazon Redshift 데이터웨어하우스와 Amazon S3 버킷을 사용합니다. 이 회사는 매일 소매 주문 데이터를 S3 버킷으로 수집합니다.
이 회사는 모든 주문 데이터를 S3 버킷 내의 단일 경로에 저장합니다. 데이터에는 100개가 넘는 열이 있습니다.
이 회사는 매일 CSV 형식으로 30개 이상의 파일을 생성하는 타사 애플리케이션에서 주문 데이터를 수집합니다. 각 CSV 파일의 크기는 50~70MB입니다.
이 회사는 Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 열 집합을 선택하는 쿼리를 실행합니다. 사용자는 일일 주문에 따라 메트릭을 집계합니다. 최근 사용자들은 쿼리 성능이 저하되었다고 보고했습니다.
데이터 엔지니어는 쿼리에 대한 성능 문제를 해결해야 합니다.
어떤 단계 조합이 최소한의 개발 노력으로 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요? (2개를 선택하세요.)

A) JSON 데이터를 SUPER 유형 열의 Amazon Redshift 테이블에 로드합니다.
B) 타사 애플리케이션을 구성하여 JSON 형식으로 파일을 생성합니다.
C) 여러 개의 일일 CSV 파일을 각 요일의 파일 하나로 변환하는 AWS Glue ETL 작업을 개발합니다.
D) 타사 응용 프로그램을 구성하여 파일을 열 형식으로 생성합니다.
E) 주문 날짜를 기준으로 S3 버킷의 주문 데이터를 분할합니다.

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