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Free renewal for a year

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Practice test provided by the software version

There is no denying that practice test means a lot for those candidates who are preparing for an exam. Our company has taken the importance of AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) latest Pass4sures questions for workers in to consideration, so we will provide mock exam for our customers in software version. On the one hand, the workers can have access to accumulate experience of AWS Certified Data Engineer AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) valid study vce in the practice test, which is meaningful for them to improve their knowledge as well as relieving stresses. On the other hand, the workers can increase their speed and the standardization for answering the questions in the Data-Engineer-Associate Korean pdf vce collection.

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

1. 데이터 엔지니어가 여러 Amazon S3 버킷에 분산 저장된 데이터 레이크에서 민감한 정보를 탐지하는 솔루션을 개발하고 있습니다. 이 솔루션은 독자적인 데이터 형식으로 저장된 개인 식별 정보(PII)를 탐지해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 특정 패턴을 사용하여 AWS Glue Detect PII 변환을 사용합니다.
B) 관리형 데이터 식별자를 사용하여 Amazon Macie를 사용합니다.
C) 사용자 지정 정규 표현식을 사용하는 AWS Lambda 함수를 사용합니다.
D) SQL 쿼리를 사용하여 Amazon Athena를 통해 사용자 지정 형식을 일치시키세요.

2. 어떤 회사는 분석을 위해 여러 SaaS(Software as a Service) 애플리케이션의 데이터를 결합하려고 합니다.
데이터 엔지니어링 팀은 Amazon QuickSight를 사용하여 분석을 수행하고 대시보드를 구축해야 합니다. 데이터 엔지니어는 SaaS 애플리케이션에서 데이터를 추출하여 QuickSight 쿼리에 사용할 수 있도록 해야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 운영 효율적인 방식으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Amazon AppFlow를 사용하여 각 SaaS 애플리케이션에 대한 행을 생성합니다. Amazon S3 버킷을 대상으로 설정합니다. 버킷으로 데이터를 추출하도록 흐름을 예약합니다. AWS Glue를 사용하여 S3 버킷의 데이터를 카탈로그화합니다. QuickSight에서 데이터 소스와 데이터 세트를 생성합니다.
B) SaaS 애플리케이션의 데이터를 Microsoft Excel 파일로 내보냅니다. Excel 파일을 업로드하여 QuickSight에 데이터 소스와 데이터 세트를 만듭니다.
C) AWS Lambda 함수를 Amazon Athena 데이터 소스 커넥터로 사용하여 SaaS 애플리케이션에 대한 연합 쿼리를 실행합니다. QuickSight에서 Athena 데이터 소스와 데이터 세트를 생성합니다.
D) 애플리케이션에서 데이터를 추출하는 데 필요한 API를 호출하는 AWS Lambda 함수를 만듭니다.
Amazon S3 버킷에 데이터를 저장합니다. AWS Glue를 사용하여 S3 버킷의 데이터를 카탈로그화합니다. QuickSight에서 데이터 소스와 데이터 세트를 생성합니다.

3. 한 회사는 S3 Standard 스토리지 클래스의 수천 개의 Amazon S3 버킷에 페타바이트 규모의 데이터를 저장합니다. 데이터는 예측할 수 없고 가변적인 데이터 액세스 패턴을 갖는 분석 워크로드를 지원합니다.
회사는 몇 달 동안 일부 데이터에 액세스하지 않습니다. 그러나 회사는 밀리초 이내에 모든 데이터를 검색할 수 있어야 합니다. 회사는 S3 스토리지 비용을 최적화해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) S3 Intelligent-Tiering을 사용합니다. Deep Archive Access 계층을 활성화합니다.
B) S3 Storage Lens 활동 지표를 사용하여 회사가 자주 액세스하지 않는 S3 버킷을 식별합니다.
데이터 기간에 따라 S3 Standard에서 S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA) 및 S3 Glacier 스토리지 클래스로 객체를 이동하도록 S3 수명 주기 규칙을 구성합니다.
C) S3 Intelligent-Tiering을 사용합니다. 기본 액세스 계층을 사용합니다.
D) S3 Storage Lens 표준 지표를 사용하여 객체를 보다 비용 최적화된 스토리지 클래스로 이동할 시기를 결정합니다. S3 버킷에 대한 S3 수명 주기 정책을 생성하여 객체를 비용 최적화된 스토리지 클래스로 이동합니다. 앞으로도 S3 수명 주기 정책을 계속해서 개선하여 스토리지 비용을 최적화하세요.

4. 한 회사가 Microsoft SQL Server를 실행하는 Amazon EC2 인스턴스에서 Microsoft SQL Server DB 인스턴스용 Amazon RDS로 데이터베이스 서버를 마이그레이션하고 있습니다. 회사의 분석 팀은 마이그레이션이 완료될 때까지 매일 대규모 데이터 요소를 내보내야 합니다. 데이터 요소는 여러 테이블에 대한 SQL 조인의 결과입니다. 데이터는 Apache Parquet 형식이어야 합니다. 분석 팀은 Amazon S3에 데이터를 저장해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영상 가장 효율적인 방식으로 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) SQL 쿼리를 사용하여 필요한 데이터 요소가 포함된 EC2 인스턴스 기반 SQL Server 데이터베이스에 보기를 생성합니다. 보기를 읽으려면 AWS Glue 크롤러를 생성하고 실행하세요. 데이터를 검색하고 Parquet 형식의 데이터를 S3 버킷으로 전송하는 AWS Glue 작업을 생성합니다. 매일 실행되도록 AWS Glue 작업을 예약합니다.
B) JDBC(Java Database Connectivity)를 사용하여 EC2 인스턴스 기반 데이터베이스를 쿼리하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 필요한 데이터를 검색하고, 데이터를 Parquet 형식으로 변환하고, 데이터를 S3 버킷으로 전송하도록 Lambda 함수를 구성합니다. Amazon EventBridge를 사용하여 Lambda 함수가 매일 실행되도록 예약합니다.
C) EC2 인스턴스 기반 SQL Server 데이터베이스에서 원하는 데이터 요소를 선택하는 일일 SQL 쿼리를 실행하도록 SQL Server 에이전트를 예약합니다. 출력 .csv 객체를 S3 버킷으로 보내도록 쿼리를 구성합니다. AWS Lambda 함수를 호출하여 출력 형식을 변환하는 S3 이벤트를 생성합니다.
.csv를 Parquet로 변환합니다.
D) 필수 데이터 요소가 포함된 EC2 인스턴스 기반 SQL Server 데이터베이스에 뷰를 생성합니다.
보기에서 직접 데이터를 선택하고 Parquet 형식의 데이터를 S3 버킷으로 전송하는 AWS Glue 작업을 생성합니다. 매일 실행되도록 AWS Glue 작업을 예약합니다.

5. 소매업체는 Amazon Redshift 데이터웨어하우스와 Amazon S3 버킷을 사용합니다. 이 회사는 매일 소매 주문 데이터를 S3 버킷으로 수집합니다.
이 회사는 모든 주문 데이터를 S3 버킷 내의 단일 경로에 저장합니다. 데이터에는 100개가 넘는 열이 있습니다.
이 회사는 매일 CSV 형식으로 30개 이상의 파일을 생성하는 타사 애플리케이션에서 주문 데이터를 수집합니다. 각 CSV 파일의 크기는 50~70MB입니다.
이 회사는 Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 열 집합을 선택하는 쿼리를 실행합니다. 사용자는 일일 주문에 따라 메트릭을 집계합니다. 최근 사용자들은 쿼리 성능이 저하되었다고 보고했습니다.
데이터 엔지니어는 쿼리에 대한 성능 문제를 해결해야 합니다.
어떤 단계 조합이 최소한의 개발 노력으로 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요? (2개를 선택하세요.)

A) 주문 날짜를 기준으로 S3 버킷의 주문 데이터를 분할합니다.
B) 여러 개의 일일 CSV 파일을 각 요일의 파일 하나로 변환하는 AWS Glue ETL 작업을 개발합니다.
C) 타사 애플리케이션을 구성하여 JSON 형식으로 파일을 생성합니다.
D) JSON 데이터를 SUPER 유형 열의 Amazon Redshift 테이블에 로드합니다.
E) 타사 응용 프로그램을 구성하여 파일을 열 형식으로 생성합니다.

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