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

1. 데이터 엔지니어는 Amazon S3 기반 데이터 레이크에 테이블 형식 데이터를 저장해야 합니다. 사용자는 Amazon Redshift, Amazon Athena 및 Amazon EMR에서 SQL 쿼리를 사용하여 해당 데이터를 조회할 수 있어야 합니다. 데이터는 매일 업데이트됩니다. 데이터 엔지니어는 업데이트 및 삭제 사항이 데이터 레이크에 반영되도록 해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 표 형식 데이터를 위한 S3 테이블을 생성합니다. AWS Glue와 Apache Iceberg JAR용 S3 테이블 카탈로그를 사용하여 매일 업데이트 및 삭제를 수행합니다. 압축 크기 목표를 구성합니다. S3 테이블 버킷에 대한 스냅샷 관리 및 참조되지 않은 파일 제거를 설정합니다.
B) 데이터를 Amazon Redshift 클러스터에 로드합니다. SQL을 사용하여 매일 업데이트 및 삭제 작업을 수행합니다.
데이터를 Apache Parquet 형식으로 Amazon S3 버킷에 업로드하여 데이터 레이크를 생성합니다.
C) 데이터를 Amazon EMR 클러스터에 로드합니다. Apache Spark를 사용하여 매일 업데이트 및 삭제 작업을 수행합니다. 데이터를 Apache Parquet 형식으로 Amazon S3 버킷에 업로드하여 데이터 레이크를 생성합니다.
D) 데이터를 S3 Standard에 저장합니다. Amazon EMR에서 Apache Hudi를 읽기 시 병합(merge-on-read)으로 구성합니다. Amazon EMR에서 Apache Spark SQL을 사용하여 매일 업데이트 및 삭제 작업을 수행합니다. Amazon EMR을 사용하여 압축 작업을 예약합니다. AWS Glue를 사용하여 Amazon S3에 저장된 Hudi 테이블의 데이터 카탈로그를 생성합니다.

2. 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 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.
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) 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.
D) Lambda 함수와 AWS Glue 작업, 그리고 RDS 데이터베이스 간에 JDBC(Java Database Connectivity) 연결을 생성합니다. 연결 문자열에 필요한 자격 증명을 포함하세요.

3. 한 회사가 중앙 거버넌스 계정이 있는 데이터 메시를 구현합니다. 회사는 거버넌스 계정의 모든 데이터를 카탈로그화해야 합니다. 거버넌스 계정은 AWS Lake Formation을 사용하여 데이터를 중앙에서 공유하고 액세스 권한을 부여합니다.
이 회사는 Amazon Redshift Serverless 테이블 그룹을 포함하는 새로운 데이터 제품을 만들었습니다. 데이터 엔지니어는 마케팅 팀과 데이터 제품을 공유해야 합니다. 마케팅 팀은 열의 하위 집합에만 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터 엔지니어는 동일한 데이터 제품을 규정 준수 팀과 공유해야 합니다.
규정 준수 팀은 마케팅 팀이 액세스해야 하는 것과 다른 하위 집합의 열에 액세스해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 엔지니어는 어떤 단계 조합을 취해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) Amazon Redshift 데이터 공유를 거버넌스 계정의 Lake Formation 카탈로그에 공유합니다.
B) 공유해야 하는 테이블의 뷰를 만듭니다. 필요한 열만 포함합니다.
C) 마케팅팀 계정에서 Amazon Redshift 관리형 VPC 엔드포인트를 만듭니다. 마케팅팀에 뷰에 대한 액세스 권한을 부여합니다.
D) 마케팅 팀 계정의 Amazon Redshift Serverless 작업 그룹에 Amazon Redshift 데이터 공유를 공유합니다.
E) 공유해야 하는 테이블이 포함된 Amazon Redshift 데이터를 생성합니다.

4. 한 회사가 100MB 크기의 데이터셋을 Apache Parquet 파일 형식으로 Amazon S3 버킷에 저장했습니다. 데이터 엔지니어는 데이터 전처리 작업을 수행하기 전에 데이터 프로파일링을 해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 효율성을 극대화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) AWS Glue DataBrew에서 데이터 세트에 대한 프로파일링 작업을 생성합니다. 프로파일링 작업 결과를 검토합니다.
B) 데이터를 Amazon Redshift Spectrum에 수집합니다. SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 프로파일링합니다.
C) 데이터를 Amazon QuickSight 데이터 세트에 로드합니다. 질문을 사용하여 데이터 프로파일링을 위한 토픽을 생성합니다.
D) SQL 쿼리를 위해 데이터를 Amazon Managed Service for Apache Flink로 스트리밍합니다. Apache Flink 대시보드를 사용하여 데이터 프로파일링을 수행합니다.

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

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