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Amazon Data-Engineer-Associate Korean Exam Syllabus Topics:

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

1. 한 회사가 거래, 위험 관리 및 규정 준수 팀을 위한 데이터 메시 아키텍처를 구현해야 합니다. 각 팀은 자체 데이터를 보유하지만 뷰를 공유해야 합니다. 50개의 Glue 데이터베이스에 1,000개 이상의 테이블이 있습니다. 모든 팀은 Athena와 Redshift를 사용하며, 규정 준수를 위해서는 완전한 감사 및 PII 접근 제어가 필요합니다.

A) AWS Glue Data Catalog 뷰를 사용합니다. CloudTrail 로그와 Lake Formation을 사용하여 권한을 관리합니다.
B) Athena에서 온디맨드 분석을 위한 뷰를 생성합니다. Amazon Redshift에서 Athena 뷰를 사용하여 교차 도메인 분석을 수행합니다. AWS CloudTrail을 사용하여 데이터 액세스를 감사하고, AWS Lake Formation을 사용하여 세분화된 액세스 제어를 구축합니다.
C) Lake Formation을 사용하여 테이블에 대한 도메인 간 액세스를 설정합니다. 세분화된 액세스 제어를 설정합니다.
D) 구체화된 뷰를 생성하고 각 도메인에 대해 Amazon Redshift 데이터 공유를 활성화합니다.

2. 한 기업에서 배치 데이터 수집, 변환 및 저장 단계를 분리한 ETL(추출, 변환 및 로드) 파이프라인을 구축해야 합니다. 변환된 데이터는 Amazon S3 버킷에 저장되어야 하며, 각 단계는 실패 시 자동으로 재시도해야 합니다. 또한, 파이프라인은 각 단계의 성공 또는 실패 여부를 확인할 수 있는 가시성을 제공해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 파이프라인 단계를 오케스트레이션하기 위해 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)에서 Apache Airflow 방향성 비순환 그래프(DAG)를 예약합니다. Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)를 사용하여 데이터를 수집합니다. AWS Glue 작업을 사용하여 데이터를 변환하고 S3 버킷에 저장합니다.
B) 각 단계를 수행하기 위해 AWS Lambda 함수를 호출하는 Amazon EventBridge 기반 파이프라인을 구축합니다.
C) AWS Step Functions 워크플로를 배포하여 데이터를 수집하는 AWS Lambda 함수를 오케스트레이션합니다. AWS Glue 작업을 사용하여 데이터를 변환하고 S3 버킷에 저장합니다.
D) 작업 트리거를 사용하여 각 단계를 함께 수행하는 AWS Glue 작업을 연결합니다. MaxRetries 필드를 0으로 설정합니다.

3. 한 회사는 Amazon S3를 사용하여 트랜잭션 데이터 레이크에 반구조화된 데이터를 저장합니다. 일부 데이터 파일은 작지만 다른 데이터 파일은 수십 테라바이트입니다.
데이터 엔지니어는 변경 데이터 캡처(CDC) 작업을 수행하여 데이터 원본에서 변경된 데이터를 식별해야 합니다. 데이터 소스는 매일 전체 스냅샷을 JSON 파일로 전송하고 변경된 데이터를 데이터 레이크에 수집합니다.
변경된 데이터를 가장 비용 효율적으로 캡처하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 이전 데이터와 현재 데이터 간의 변경 사항을 식별하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다.
데이터 레이크에 변경 사항을 수집하도록 Lambda 함수를 구성합니다.
B) 오픈 소스 데이터 레이크 형식을 사용하여 데이터 소스를 S3 데이터 레이크와 병합하여 새 데이터를 삽입하고 기존 데이터를 업데이트합니다.
C) MySQL용 Amazon RDS로 데이터를 수집합니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 변경된 데이터를 데이터 레이크에 씁니다.
D) Aurora Serverless를 실행하는 Amazon Aurora MySQL DB 인스턴스로 데이터를 수집합니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 변경된 데이터를 데이터 레이크에 씁니다.

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

5. 한 회사에서 기존 Amazon DynamoDB 테이블의 비용을 관리하는 솔루션이 필요합니다. 또한, 이 회사는 테이블의 크기를 제어해야 합니다. 이 솔루션은 진행 중인 읽기 또는 쓰기 작업을 방해해서는 안 됩니다. 이 회사는 1개월 후에 테이블에서 데이터를 자동으로 삭제하는 솔루션을 사용하려고 합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 유지 관리로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) AWS Lambda 함수를 호출하기 위해 DynamoDB 테이블에 스트림을 구성합니다. 1개월 이상 된 테이블의 데이터를 삭제하도록 Lambda 함수를 구성합니다.
B) AWS Lambda 함수를 사용하여 1개월 이상 된 데이터가 있는지 DynamoDB 테이블을 주기적으로 스캔합니다. Lambda 함수를 구성하여 오래된 데이터를 삭제합니다.
C) DynamoDB TTL 기능을 사용하여 타임스탬프를 기준으로 데이터를 자동으로 만료합니다.
D) AWS Lambda 함수를 호출하여 1개월 이상 된 데이터를 확인하도록 예약된 Amazon EventBridge 규칙을 구성합니다. Lambda 함수를 구성하여 오래된 데이터를 삭제합니다.

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