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

1. 데이터 엔지니어는 복잡한 파이프라인을 구축해야 합니다. 파이프라인의 각 단계는 스크립트를 실행해야 하지만, 완전 관리형 및 서버리스 서비스만 사용할 수 있습니다.

A) 스크립트를 EC2에 배포합니다. EventBridge를 사용하여 예약합니다.
B) AWS Glue DataBrew와 EventBridge를 사용하여 일정에 따라 실행합니다.
C) AWS Glue 작업 및 워크플로를 배포합니다. AWS Glue를 사용하여 작업과 워크플로를 일정에 따라 실행합니다.
D) Amazon MWAA를 사용하여 파이프라인을 빌드하고 일정을 예약합니다.

2. 데이터 엔지니어가 Apache Iceberg 프레임워크를 사용하여 100TB의 데이터가 포함된 데이터 레이크를 구축하고 있습니다. 이 데이터 엔지니어는 Iceberg 프레임워크를 사용하는 AWS Glue Apache Spark 작업을 실행하려고 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하려면 어떤 단계의 조합이 필요합니까? (두 가지를 선택하세요.)

A) -enable-auto-scaling 매개변수를 true로 설정합니다.
B) AWS Glue 작업에 대해 -conf라는 이름의 키를 생성합니다. --datalake-formats 작업 매개변수의 값으로 Iceberg를 설정합니다.
C) -datalake-formats 작업 매개변수에 대한 값으로 Iceberg를 설정합니다.
D) AWS Glue 작업에 -job-bookmark-option: job-bookmark-enable 매개변수를 추가합니다.
E) --extra-Jars 작업 매개변수를 사용하여 특정 버전의 Iceberg 경로를 지정합니다. ~ datalake-formats 작업 매개변수의 값으로 Iceberg를 설정합니다.

3. 데이터 엔지니어는 10개의 소스 시스템에서 Amazon Redshift 데이터베이스에 있는 10개의 테이블로 데이터를 처리하고 로드하기 위해 ETL(추출, 변환 및 로드) 파이프라인을 구축해야 합니다. 모든 소스 시스템은 15분마다 .csv, JSON 또는 Apache Parquet 파일을 생성합니다. 소스 시스템은 모두 파일을 하나의 Amazon S3 버킷으로 전달합니다. 파일 크기는 10MB에서 20GB까지입니다. ETL 파이프라인은 데이터 스키마 변경에도 불구하고 올바르게 작동해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 데이터 파이프라인 솔루션은 무엇인가요? (2개를 선택하세요.)

A) 파일이 S3 버킷에 로드될 때 AWS Glue 작업을 호출하도록 AWS Lambda 함수를 구성합니다. S3 버킷의 파일을 Apache Spark DataFrame으로 읽도록 AWS Glue 작업을 구성합니다. DataFrame의 더 작은 파티션을 Amazon Kinesis Data Firehose 전송 스트림에 배치하도록 AWS Glue 작업을 구성합니다. Amazon Redshift 테이블에 데이터를 로드하도록 전송 스트림을 구성합니다.
B) Amazon EventBridge 규칙을 사용하여 15분마다 AWS Glue 워크플로 작업을 호출합니다. AWS Glue 크롤러를 실행한 다음 크롤러 실행이 성공적으로 완료되면 AWS Glue 작업을 실행하는 온디맨드 트리거를 갖도록 AWS Glue 워크플로를 구성합니다. 데이터를 처리하고 Amazon Redshift 테이블에 로드하도록 AWS Glue 작업을 구성합니다.
C) 파일이 S3 버킷에 로드될 때 AWS Glue 크롤러를 호출하도록 AWS Lambda 함수를 구성합니다. 데이터를 처리하고 Amazon Redshift 테이블에 로드하도록 AWS Glue 작업을 구성합니다.
AWS Glue 작업을 실행하기 위한 두 번째 Lambda 함수를 생성합니다. AWS Glue 크롤러 실행이 성공적으로 완료되면 두 번째 Lambda 함수를 호출하는 Amazon EventBridge 규칙을 생성합니다.
D) Amazon EventBridge 규칙을 사용하여 15분마다 AWS Glue 작업을 실행합니다. 데이터를 처리하고 Amazon Redshift 테이블에 로드하도록 AWS Glue 작업을 구성합니다.
E) 파일이 S3 버킷에 로드될 때 AWS Glue 워크플로를 호출하도록 AWS Lambda 함수를 구성합니다. AWS Glue 크롤러를 실행한 다음 크롤러 실행이 성공적으로 완료되면 AWS Glue 작업을 실행하는 온디맨드 트리거를 갖도록 AWS Glue 워크플로를 구성합니다. 데이터를 처리하고 Amazon Redshift 테이블에 로드하도록 AWS Glue 작업을 구성합니다.

4. 한 회사가 제품을 자동으로 재주문하기 위한 재고 관리 시스템과 재고 재주문 시스템을 구축하고 있습니다. 두 시스템 모두 Amazon Kinesis Data Streams를 사용합니다. 재고 관리 시스템은 Amazon Kinesis Producer Library(KPL)를 사용하여 스트림에 데이터를 게시합니다. 재고 재주문 시스템은 Amazon Kinesis Client Library(KCL)를 사용하여 스트림의 데이터를 사용합니다. 이 회사는 필요에 따라 스트림을 확장 및 축소하도록 구성합니다.
회사에서는 시스템을 실제 운영에 적용하기 전에 재고 재주문 시스템에 중복된 데이터가 수신된다는 사실을 발견했습니다.
어떤 요인으로 인해 재정렬 시스템이 중복된 데이터를 수신하게 되었을까요? (두 가지를 선택하세요.)

A) AggregationEnabled 구성 속성이 true로 설정되었습니다.
B) 샤드 수, 레코드 프로세서 또는 둘 다에 변경이 있었습니다.
C) 제작자가 네트워크 관련 시간 초과를 경험했습니다.
D) IteratorAgeMilliseconds 메트릭에 대한 스트림 값이 너무 높습니다.
E) max_records 구성 속성이 너무 높은 숫자로 설정되었습니다.

5. 호텔 관리 회사는 각 호텔로부터 매일 데이터 파일을 수신합니다. 이 회사는 해당 데이터를 AWS에 업로드하고자 하며, Amazon Athena를 사용하여 파일에 접근할 계획입니다. 또한, 파일이 실수로 삭제되는 것을 방지해야 합니다. 이를 위해 온프레미스 서버에 애플리케이션을 개발하여 파일을 완전 관리형 AWS 수집 서비스로 자동 전송할 예정입니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 온프레미스 서버의 Amazon Kinesis Agent를 사용하여 데이터를 Amazon Data Firehose로 전송합니다. 버전 관리가 활성화된 Amazon S3 버킷에 데이터를 저장합니다.
B) 온프레미스 서버에서 자체 관리형 Apache Kafka 에이전트를 사용하여 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)로 데이터를 스트리밍합니다. 데이터는 버전 관리가 활성화된 Amazon S3 버킷에 저장합니다.
C) AWS Glue 작업을 사용하여 온프레미스 서버의 데이터를 Amazon RDS로 수집합니다. 데이터 보호를 위해 자동 백업을 활성화합니다.
D) AWS DataSync를 사용하여 온프레미스 서버의 데이터를 Amazon Elastic File System(Amazon EFS)으로 복제합니다. AWS Backup에서 자동 백업을 구성합니다.

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