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

1. 회사는 프로비저닝된 용량 모드에서 작동하는 Amazon DynamoDB 테이블에 애플리케이션의 데이터를 저장합니다. 애플리케이션의 워크로드에는 정기적으로 예측 가능한 처리량 로드가 있습니다.
매주 월요일에는 이른 아침에 활동이 즉시 증가합니다. 주말에는 애플리케이션 사용량이 매우 적습니다.
회사는 사용량이 가장 많은 시간에도 애플리케이션이 일관되게 작동하는지 확인해야 합니다.
가장 비용 효율적인 방식으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 프로비저닝된 용량을 현재 피크 로드 시간 동안 존재하는 최대 용량으로 늘립니다.
B) 테이블을 두 개의 테이블로 나눕니다. 원본 테이블 프로비저닝 용량의 절반으로 각 테이블을 프로비저닝합니다. 쿼리를 두 테이블에 균등하게 분산시킵니다.
C) 용량 모드를 프로비저닝에서 주문형으로 변경합니다. 테이블의 로드에 따라 확장 및 축소되도록 테이블을 구성합니다.
D) AWS Application Auto Scaling을 사용하여 피크 사용 시간에 더 높은 프로비저닝 용량을 예약합니다.
사용량이 적은 시간에는 용량을 낮추도록 예약하세요.

2. 한 회사가 매일 500GB의 시청자 및 광고 데이터를 처리하고, AWS Glue 데이터 카탈로그에 스키마가 등록된 CSV 파일을 Amazon S3에 저장합니다. 이 파일을 Apache Parquet 형식으로 변환하여 S3 버킷에 저장해야 합니다.
이 솔루션에는 데이터를 동시에 처리하기 위한 15GiB 메모리 용량의 장기 실행 워크플로가 필요하며, 그 뒤에는 처음 두 프로세스가 완료된 후에만 시작되는 상관 관계 프로세스가 필요합니다.

A) Amazon EMR을 사용하여 워크플로의 각 프로세스를 실행합니다. 처음 두 프로세스의 완료를 나타내는 메시지를 처리할 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열을 생성합니다.
세 번째 프로세스를 실행하여 SQS 대기열을 처리하도록 AWS Lambda 함수를 구성합니다.
B) AWS Step Functions를 사용하여 여러 AWS Lambda 함수를 사용하는 워크플로를 조정합니다. 처음 두 프로세스가 완료된 후 세 번째 프로세스가 시작되도록 합니다.
C) AWS Glue 워크플로를 사용하여 처음 두 프로세스를 병렬로 실행합니다. 세 번째 프로세스는 처음 두 프로세스가 완료된 후에 시작되도록 합니다.
D) AWS Glue를 사용하여 워크플로를 조정하려면 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)를 사용하세요. 처음 두 프로세스가 완료된 후 세 번째 프로세스를 시작하도록 AWS Glue를 구성하세요.

3. 데이터 엔지니어는 회사의 데이터 웨어하우스로 Amazon Redshift Serverless를 구현해야 합니다. 여러 개의 Amazon Aurora MySQL 데이터베이스를 Amazon Redshift에 통합해야 하며, 솔루션은 거의 실시간에 가까운 지연 시간을 유지하고 인프라 관리를 최소화해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) Aurora MySQL에서 Amazon Redshift로의 데이터 수집을 표준화하기 위해 AWS Glue 작업용 Python 모듈을 생성합니다.
B) Amazon Redshift로 데이터를 수집하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다.
C) Aurora MySQL 데이터베이스와 Amazon Redshift Serverless 간에 ETL이 필요 없는 통합을 설정합니다.
D) AWS Database Migration Service(AWS DMS) 서버리스를 사용하여 데이터를 Amazon Redshift로 가져옵니다.

4. 한 회사는 Apache Spark 작업을 실행하는 프로비저닝된 Amazon EMR 클러스터를 사용하여 빅 데이터 분석을 수행할 계획입니다. 회사는 높은 신뢰성을 요구합니다. 빅 데이터 팀은 Amazon EMR에서 비용 최적화된 장기 실행 워크로드를 실행하기 위한 모범 사례를 따라야 합니다. 팀은 회사의 현재 성과 수준을 유지할 수 있는 솔루션을 찾아야 합니다.
이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족할 수 있는 리소스 조합은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)

A) HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템)를 영구 데이터 저장소로 사용합니다.
B) 코어 노드 및 작업 노드에 x86 기반 인스턴스를 사용합니다.
C) 코어 노드 및 작업 노드에 Graviton 인스턴스를 사용합니다.
D) Amazon S3를 영구 데이터 저장소로 사용합니다.
E) 모든 기본 노드에 스팟 인스턴스를 사용합니다.

5. 한 전자상거래 회사가 매일 수백만 건의 주문을 처리합니다. 이 회사는 AWS Glue ETL을 사용하여 여러 소스에서 데이터를 수집하고, 데이터를 정제한 후, S3 Standard 스토리지 클래스를 사용하여 CSV 형식으로 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 회사는 저장된 데이터를 사용하여 일일 분석을 수행합니다.
회사는 데이터 저장 및 검색 비용을 최적화하고자 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족시킬까요?

A) Amazon EMR을 사용하여 들어오는 데이터를 병렬로 처리하도록 AWS Glue ETL을 구성합니다.
B) Amazon S3에서 Amazon Aurora 클러스터로 데이터를 전환합니다.
C) AWS Glue ETL을 구성하여 수신 데이터를 Apache Parquet 형식으로 변환합니다.
D) Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval로 데이터를 전환합니다.

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