Amazon AWS Certified Data Engineer Data-Engineer-Associate Korean Braindumps

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

1. 회사는 중요한 분석 작업을 지원하기 위해 ETL(추출, 변환 및 로드) 작업에 사용하는 Amazon Redshift 프로비저닝 클러스터를 유지 관리합니다. 회사 내의 영업팀은 영업팀이 비즈니스 인텔리전스(BI) 작업에 사용하는 Redshift 클러스터를 유지 관리합니다.
영업팀은 최근 팀이 주간 요약 분석 작업을 수행할 수 있도록 ETL Redshift 클러스터에 있는 데이터에 대한 액세스를 요청했습니다. 영업팀은 ETL 클러스터의 데이터를 영업팀의 BI 클러스터에 있는 데이터와 결합해야 합니다.
회사에는 중요한 분석 작업을 중단하지 않고 ETL 클러스터 데이터를 영업팀과 공유할 수 있는 솔루션이 필요합니다. 솔루션은 ETL 클러스터의 컴퓨팅 리소스 사용을 최소화해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) 영업팀의 요구 사항에 따라 구체화된 뷰를 생성합니다. 영업팀에 ETL 클러스터에 대한 직접 액세스 권한을 부여합니다.
B) Redshift 데이터 공유를 사용하여 영업 팀 Bl 클러스터를 ETL 클러스터의 소비자로 설정합니다.
C) 매주 ETL 클러스터의 데이터 복사본을 Amazon S3 버킷으로 언로드합니다. ETL 클러스터의 콘텐츠를 기반으로 Amazon Redshift Spectrum 테이블을 생성합니다.
D) 영업팀의 요구 사항에 따라 데이터베이스 보기를 만듭니다. 영업팀에 ETL 클러스터에 대한 직접 액세스 권한을 부여합니다.

2. 데이터 엔지니어가 AWS Glue ETL 작업을 사용하여 고객 계정 정보가 포함된 테이블에서 오래된 고객 레코드를 제거하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 다음 SQL 명령을 사용합니다.
monthly_accounts_update를 사용하여 계정 t에 병합
ON t.customer = s.customer
일치하면 삭제
데이터 엔지니어가 SQL 명령을 실행하면 무슨 일이 일어날까요?

A) 두 테이블에 모두 존재하는 고객 레코드만 고객 계정 테이블에 보관됩니다.
B) 고객 계정 테이블과 monthly_accounts_update 테이블에 모두 존재하는 모든 고객 레코드가 계정 테이블에서 삭제됩니다.
C) AWS Glue에서 명령 구문이 유효하지 않으므로 레코드가 삭제되지 않습니다.
D) monthly_accounts_update 테이블이 삭제됩니다.

3. 두 개발자가 별도의 애플리케이션 릴리스를 작업하고 있습니다. 개발자는 GitHub 저장소의 마스터 브랜치를 소스로 사용하여 Branch A와 Branch B라는 기능 브랜치를 만들었습니다.
지점 A의 개발자는 프로덕션 시스템에 코드를 배포했습니다. 지점 B의 코드는 다음 주에 예정된 애플리케이션 릴리스에서 마스터 지점에 병합됩니다.
브랜치 B의 개발자가 마스터 브랜치에 풀 리퀘스트를 제출하기 전에 어떤 명령을 실행해야 합니까?

A) git fetch -b master
B) git pull master
C) git diff branchB master
git commit -m <message>
D) git rebase master

4. 한 회사가 Amazon S3 버킷에 로그를 저장합니다. 데이터 엔지니어가 여러 로그 파일에 액세스하려고 하면 데이터 엔지니어는 일부 파일이 의도치 않게 삭제되었음을 발견합니다.
데이터 엔지니어는 향후 의도치 않은 파일 삭제를 방지하는 솔루션이 필요합니다.
어떤 솔루션이 운영 오버헤드를 최소화하면서 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) S3 버킷에 대한 복제를 구성합니다.
B) Amazon S3 Glacier 스토리지 클래스를 사용하여 S3 버킷에 있는 데이터를 보관합니다.
C) S3 버킷에 대해 S3 버전 관리를 활성화합니다.
D) 정기적으로 S3 버킷을 수동으로 백업하세요.

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 사용하여 1개월 이상 된 데이터가 있는지 DynamoDB 테이블을 주기적으로 스캔합니다. Lambda 함수를 구성하여 오래된 데이터를 삭제합니다.
B) AWS Lambda 함수를 호출하기 위해 DynamoDB 테이블에 스트림을 구성합니다. 1개월 이상 된 테이블의 데이터를 삭제하도록 Lambda 함수를 구성합니다.
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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