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

1. 한 회사가 CSV 파일을 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 데이터 엔지니어는 CSV 파일의 데이터를 처리하고 처리된 데이터를 새 S3 버킷에 저장해야 합니다.
이 프로세스에서는 열 이름을 바꾸고, 특정 열을 제거하고, 각 파일의 두 번째 행을 무시하고, 데이터의 첫 번째 행 값을 기반으로 새 열을 만들고, 열의 숫자 값으로 결과를 필터링해야 합니다.
가장 적은 개발 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) AWS Glue Python 작업을 사용하여 CSV 파일을 읽고 변환합니다.
B) AWS Glue 워크플로를 사용하여 CSV 파일을 크롤링하고 변환하는 작업 세트를 구축합니다.
C) AWS Glue 사용자 정의 크롤러를 사용하여 CSV 파일을 읽고 변환합니다.
D) AWS Glue DataBrew 레시피를 사용하여 CSV 파일을 읽고 변환합니다.

2. 한 금융 회사는 비즈니스 인텔리전스(BI) 애플리케이션을 지원하기 위해 Amazon Athena를 사용하여 페타바이트 규모의 데이터 세트에서 온디맨드 SQL 쿼리를 실행하려고 합니다. 업무 시간 외 시간에 실행되는 AWS Glue 작업은 매일 한 번씩 데이터 세트를 업데이트합니다. BI 애플리케이션에는 회사 정책을 준수하기 위해 1시간의 표준 데이터 새로 고침 빈도가 있습니다.
데이터 엔지니어는 추가 인프라 비용을 추가하지 않고 회사의 Amazon Athena 사용 비용을 최적화하려고 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 1일 후에 S3 Glacier Deep Archive 스토리지 클래스로 데이터를 이동하도록 Amazon S3 수명 주기 정책을 구성합니다.
B) 데이터 세트에 있는 파일의 형식을 Apache Parquet로 변경합니다.
C) SQL 쿼리에 Amazon Athena의 쿼리 결과 재사용 기능을 사용합니다.
D) Bl 애플리케이션과 Athena 사이에 Amazon ElastiCache 클러스터를 추가합니다.

3. 한 회사가 여러 데이터 소스에서 데이터를 수집하여 Amazon S3 버킷에 저장합니다. AWS Glue 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업은 데이터를 변환하고 변환된 데이터를 Amazon S3 기반 데이터 레이크에 씁니다. 이 회사는 Amazon Athena를 사용하여 데이터 레이크에 있는 데이터를 쿼리합니다.
회사는 기록에 공통된 고유 식별자가 없는 경우에도 일치하는 기록을 식별해야 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족시킬까요?

A) ETL 작업에서 AWS Lake Formation FindMatches 변환을 훈련하고 사용합니다.
B) 테이블을 분할하고 ETL 작업을 사용하여 고유 식별자를 기준으로 데이터를 분할합니다.
C) ETL 작업의 일부로 Amazon Made 패턴 매칭을 사용합니다.
D) ETL 작업에서 AWS Glue PySpark Filter 클래스를 훈련하고 사용합니다.

4. 한 회사가 Amazon Redshift를 데이터 웨어하우스로 사용합니다. 데이터 인코딩은 데이터 웨어하우스의 기존 테이블에 적용됩니다. 데이터 엔지니어는 일부 테이블에 적용된 압축 인코딩이 데이터에 가장 적합하지 않다는 것을 발견합니다.
데이터 엔지니어는 최적이 아닌 인코딩이 있는 테이블의 데이터 인코딩을 개선해야 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족시킬까요?

A) 식별된 테이블에 대해 ANALYZE COMPRESSION 명령을 실행합니다. 명령의 출력을 기반으로 열의 압축 인코딩을 수동으로 업데이트합니다.
B) 식별된 테이블에 대해 VACUUM REINDEX 명령을 실행합니다.
C) 식별된 테이블에 대해 ANALYZE 명령을 실행합니다. 명령의 출력을 기반으로 열의 압축 인코딩을 수동으로 업데이트합니다.
D) 식별된 테이블에 대해 VACUUM RECLUSTER 명령을 실행합니다.

5. 한 회사에는 사용자가 다양한 IAM 역할을 사용하여 액세스할 수 있는 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스가 있습니다. 매일 100명 이상의 사용자가 이 데이터 웨어하우스에 액세스합니다.
회사에서는 각 사용자의 직무 역할, 권한, 데이터의 민감도에 따라 객체에 대한 사용자 액세스를 제어하려고 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) Amazon Redshift의 행 수준 보안(RLS) 기능을 사용합니다.
B) Amazon Redshift의 역할 기반 액세스 제어(RBAC) 기능을 사용합니다.
C) Amazon Redshift의 열 수준 보안(CLS) 기능을 사용합니다.
D) Amazon Redshift에서 동적 데이터 마스킹 정책을 사용합니다.

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