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

1. 한 회사가 Teradata에서 Amazon Redshift로 데이터 웨어하우스를 마이그레이션하려고 합니다. 운영 부담을 최소화하면서 이 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) AWS Database Migration Service(AWS DMS) 스키마 변환을 사용하여 스키마를 마이그레이션합니다. AWS DMS를 사용하여 데이터를 마이그레이션합니다.
B) AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)을 사용하여 스키마를 마이그레이션합니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 데이터를 마이그레이션합니다.
C) Teradata에서 스키마 정의를 수동으로 내보냅니다. 스키마를 Amazon Redshift 데이터베이스에 적용합니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 데이터를 마이그레이션합니다.
D) AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 데이터를 마이그레이션합니다. 자동 스키마 변환을 사용합니다.

2. 회사는 Amazon S3 버킷에 JSON 형식과 .csv 형식으로 데이터 세트를 저장합니다. 이 회사는 Microsoft SQL Server 데이터베이스용 Amazon RDS, 프로비저닝된 용량 모드의 Amazon DynamoDB 테이블, Amazon Redshift 클러스터를 보유하고 있습니다. 데이터 엔지니어링 팀은 데이터 과학자가 SQL과 유사한 구문을 사용하여 모든 데이터 소스를 쿼리할 수 있는 기능을 제공하는 솔루션을 개발해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS Glue를 사용하여 데이터 소스를 크롤링합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그에 메타데이터를 저장합니다. Redshift Spectrum을 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 구조화된 데이터 소스에는 SQL을 사용합니다. JSON 형식으로 저장된 데이터에는 PartiQL을 사용합니다.
B) AWS Lake Formation을 사용하여 데이터 레이크를 생성합니다. Lake Formation 작업을 사용하여 모든 데이터 소스의 데이터를 Apache Parquet 형식으로 변환합니다. 변환된 데이터를 S3 버킷에 저장합니다. Amazon Athena 또는 Redshift Spectrum을 사용하여 데이터를 쿼리합니다.
C) AWS Glue를 사용하여 데이터 소스를 크롤링합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그에 메타데이터를 저장합니다. AWS Glue 작업을 사용하여 JSON 형식의 데이터를 Apache Parquet 또는 .csv 형식으로 변환합니다. 변환된 데이터를 S3 버킷에 저장합니다. Amazon Athena를 사용하여 S3 버킷에서 원본 데이터와 변환된 데이터를 쿼리합니다.
D) AWS Glue를 사용하여 데이터 소스를 크롤링합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그에 메타데이터를 저장합니다. Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 구조화된 데이터 소스에는 SQL을 사용합니다. JSON 형식으로 저장된 데이터에는 PartiQL을 사용합니다.

3. 한 회사가 Amazon Redshift를 사용하여 당일 주문 내역을 저장합니다. 이 회사는 이전 주문 데이터가 저장된 orders 테이블과 신규 또는 업데이트된 주문 기록을 저장하는 staging 테이블을 보유하고 있습니다. 회사는 orders 테이블에서 오래된 기록을 삭제하고 staging 테이블에서 최신 데이터를 orders 테이블에 삽입해야 합니다. 여러 하위 애플리케이션에서 orders 테이블의 최신 정보를 필요로 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 주문 테이블과 스테이징 테이블을 Amazon S3에 언로드합니다. Amazon Athena를 사용하여 Amazon S3에서 오래된 주문 테이블 데이터를 삭제하고 새 스테이징 테이블 데이터를 삽입합니다. S3에 있는 주문 테이블을 Amazon Redshift의 주문 테이블로 복사합니다.
B) Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 주문 테이블에서 오래된 레코드를 삭제하고 스테이징 테이블의 레코드를 주문 테이블에 삽입합니다.
C) Amazon Redshift 저장 프로시저를 작성하여 orders 테이블에서 오래된 레코드를 삭제하고 staging 테이블에서 새 레코드를 삽입하세요.
D) Amazon Athena 페더레이티드 쿼리를 사용하여 orders 테이블에서 오래된 레코드를 읽습니다. 오래된 레코드를 삭제하고 스테이징 테이블의 레코드를 orders 테이블에 삽입합니다.

4. 한 회사가 고객 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 회사의 여러 팀이 다운스트림 분석에 고객 데이터를 사용하려고 합니다. 회사는 팀이 고객에 대한 개인 식별 정보(PII)에 액세스할 수 없도록 해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) S3 Object Lambda를 사용하여 데이터에 액세스하고 Amazon Comprehend를 사용하여 PII를 감지하고 제거합니다.
B) Amazon Kinesis Data Firehose와 Amazon Comprehend를 사용하여 PII를 감지하고 제거합니다.
C) AWS Glue DataBrew 작업을 사용하여 PII 데이터를 두 번째 S3 버킷에 저장합니다. 원래 S3 버킷에 남아 있는 데이터에 대한 분석을 수행합니다.
D) Amazon Macie를 사용하여 PII를 감지하고 제거하는 중요 데이터 검색 작업을 만들고 실행합니다.

5. 한 회사가 AWS Step Functions를 사용하여 AWS Lambda 함수와 AWS Glue 작업을 오케스트레이션하는 데이터 파이프라인을 운영하고 있습니다. Lambda 함수와 AWS Glue 작업은 여러 Amazon RDS 데이터베이스에 액세스해야 합니다. Lambda 함수와 AWS Glue 작업은 이미 RDS 데이터베이스를 호스팅하는 VPC에 액세스할 수 있습니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 가장 안전한 방식으로 충족할까요?

A) RDS 데이터베이스에 접근할 수 있는 권한을 가진 IAM 역할을 생성합니다. Lambda 함수 및 AWS Glue 작업에 대해 RDS 데이터베이스에 접근할 수 있는 권한이 있는 IAM 역할을 수임할 수 있는 권한을 가진 두 번째 IAM 역할을 생성합니다.
B) 회사 AWS 계정의 루트 사용자를 사용하여 RDS 데이터베이스에 대한 장기 액세스 키를 생성합니다. Lambda 함수 및 AWS Glue 작업에 액세스 키를 프로그래밍 방식으로 포함합니다.
90일마다 새로운 키를 생성하세요.
C) Lambda 함수와 AWS Glue 작업, 그리고 RDS 데이터베이스 간에 JDBC(Java Database Connectivity) 연결을 생성합니다. 연결 문자열에 필요한 자격 증명을 포함하세요.
D) RDS 데이터베이스에 액세스할 수 있는 권한과 자격 증명을 가진 IAM 역할을 수임할 수 있는 IAM 사용자를 생성합니다. 각 Lambda 함수 및 AWS Glue 작업에 해당 IAM 사용자를 할당합니다.

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