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

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

2. 한 회사가 고객 연락처 정보가 저장된 데이터 레이크를 관리하기 위해 Amazon S3와 AWS Glue Data Catalog를 사용합니다. 이 회사는 PySpark와 AWS Glue 작업, 그리고 DynamicFrame을 활용하여 데이터 레이크 내의 데이터를 처리하는 워크플로우를 실행합니다.
데이터 엔지니어는 고객 우편번호가 데이터 레이크에 저장되는 방식 때문에 워크플로에서 오류가 발생하는 것을 발견했습니다. 일부 우편번호에는 불필요한 숫자나 유효하지 않은 문자가 포함되어 있습니다.
데이터 엔지니어는 데이터 레이크에서 오류를 해결하고 우편번호를 수정할 수 있는 솔루션이 필요합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) AWS Glue 워크플로 속성을 사용하여 작업 상태 공유를 허용합니다. 이전에 성공적으로 실행된 작업의 속성을 사용하여 AWS Glue 작업이 우편번호 열에서 값을 읽도록 구성합니다.
B) DynamicFrame 추가 옵션 매개변수 useSSListImplementation을 True로 설정합니다.
C) DynamicFrame의 우편번호 열에 대한 columnPushDownPredicate 설정과 catalogPartitionPredicate 설정을 구성합니다.
D) 우편번호에 대해 처리 워크플로에서 요구하는 형식과 일치하는 PySpark용 스키마 정의를 생성합니다. 처리 중에 해당 스키마를 DynamicFrame에 전달합니다.

3. 데이터 엔지니어링 팀은 운영 보고를 위해 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스를 사용하고 있습니다. 팀에서는 장기 실행 쿼리로 인해 발생할 수 있는 성능 문제를 방지하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 쿼리 최적화 프로그램이 성능 문제를 나타낼 수 있는 조건을 식별할 때 이상 현상을 기록하기 위해 Amazon Redshift에서 시스템 테이블을 선택해야 합니다.
이 요구 사항을 충족하려면 데이터 엔지니어가 어떤 테이블 보기를 사용해야 합니까?

A) STL 경고 이벤트 로그
B) STL 사용 제어
C) STL 계획 정보
D) STL 쿼리 측정항목

4. 데이터 엔지니어는 많은 AWS Lambda 함수가 사용하는 데이터 형식 지정 프로세스를 수행하는 사용자 지정 Python 스크립트를 유지 관리합니다. 데이터 엔지니어가 Python 스크립트를 수정해야 하는 경우 데이터 엔지니어는 모든 Lambda 함수를 수동으로 업데이트해야 합니다.
데이터 엔지니어는 Lambda 함수를 업데이트하는 데 덜 수동적인 방법이 필요합니다.
이 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 공유 Amazon S3 버킷의 실행 컨텍스트 객체에 사용자 지정 Python 스크립트에 대한 포인터를 저장합니다.
B) 각 Lambda 함수에 동일한 별칭을 할당합니다. 함수의 별칭을 지정하여 도달 Lambda 함수를 호출합니다.
C) 공유 Amazon S3 버킷의 환경 변수에 사용자 지정 Python 스크립트에 대한 포인터를 저장합니다.
D) 사용자 지정 Python 스크립트를 Lambda 계층으로 패키징합니다. Lambda 계층을 Lambda 함수에 적용합니다.

5. 한 회사는 MySQL용 Amazon RDS를 중요한 애플리케이션의 데이터베이스로 사용합니다. 데이터베이스 워크로드는 대부분 쓰기이며 읽기 횟수는 적습니다.
데이터 엔지니어는 DB 인스턴스의 CPU 사용률이 매우 높다는 사실을 발견했습니다. CPU 사용률이 높으면 애플리케이션 속도가 느려집니다. 데이터 엔지니어는 DB 인스턴스의 CPU 사용률을 줄여야 합니다.
이 요구 사항을 충족하려면 데이터 엔지니어가 어떤 조치를 취해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) 매주 한 번씩 RDS DB 인스턴스를 재부팅합니다.
B) Amazon RDS의 성능 개선 도우미 기능을 사용하여 CPU 사용률이 높은 쿼리를 식별합니다.
문제가 있는 쿼리를 최적화합니다.
C) 더 큰 인스턴스 크기로 업그레이드합니다.
D) 추가 테이블과 인덱스를 포함하도록 데이터베이스 스키마를 수정합니다.
E) 데이터베이스 쿼리 로드를 줄이기 위해 캐싱을 구현합니다.

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