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

1. 한 회사는 Amazon 53에 데이터 레이크를 보유하고 있습니다. 이 회사는 AWS Glue를 사용하여 데이터를 카탈로그화하고 AWS Glue Studio를 사용하여 데이터 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인을 구현합니다.
회사는 파이프라인이 실행될 때마다 데이터 품질 문제가 확인되도록 해야 합니다. 데이터 엔지니어는 기존 파이프라인을 개선하여 사전 정의된 임계값에 따라 데이터 품질 규칙을 평가해야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 적은 구현 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 각 Glue ETL 작업에 새 사용자 지정 변환을 추가합니다. Great Expectations 라이브러리를 사용하여 평가해야 하는 데이터 품질 규칙을 포함하는 규칙 세트를 구현합니다.
B) 각 Glue ETL 작업에 새로운 Evaluate Data Quality 변환을 추가합니다. Data Quality Definition Language(DQDL)를 사용하여 평가해야 하는 데이터 품질 규칙을 포함하는 규칙 세트를 구현합니다.
C) 각 Glue ETL 작업에 새로운 사용자 지정 변환을 추가합니다. PyDeequ 라이브러리를 사용하여 평가해야 하는 데이터 품질 규칙을 포함하는 규칙 세트를 구현합니다.
D) 각 Glue ETL 작업에 SQL 쿼리로 정의된 새 변환을 추가합니다. SQL 쿼리를 사용하여 평가해야 하는 데이터 품질 규칙을 포함하는 규칙 세트를 구현합니다.

2. 한 기업에서 배치 데이터 수집, 변환 및 저장 단계를 분리한 ETL(추출, 변환 및 로드) 파이프라인을 구축해야 합니다. 변환된 데이터는 Amazon S3 버킷에 저장되어야 하며, 각 단계는 실패 시 자동으로 재시도해야 합니다. 또한, 파이프라인은 각 단계의 성공 또는 실패 여부를 확인할 수 있는 가시성을 제공해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 파이프라인 단계를 오케스트레이션하기 위해 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)에서 Apache Airflow 방향성 비순환 그래프(DAG)를 예약합니다. Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)를 사용하여 데이터를 수집합니다. AWS Glue 작업을 사용하여 데이터를 변환하고 S3 버킷에 저장합니다.
B) 각 단계를 수행하기 위해 AWS Lambda 함수를 호출하는 Amazon EventBridge 기반 파이프라인을 구축합니다.
C) AWS Step Functions 워크플로를 배포하여 데이터를 수집하는 AWS Lambda 함수를 오케스트레이션합니다. AWS Glue 작업을 사용하여 데이터를 변환하고 S3 버킷에 저장합니다.
D) 작업 트리거를 사용하여 각 단계를 함께 수행하는 AWS Glue 작업을 연결합니다. MaxRetries 필드를 0으로 설정합니다.

3. 한 회사가 Amazon Redshift를 데이터웨어하우스 서비스로 사용하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 물리적 데이터 모델을 설계해야 합니다.
데이터 엔지니어가 크기가 커지는 비정규화된 테이블을 발견했습니다. 테이블에는 분포 키로 사용할 적절한 열이 없습니다.
이러한 요구 사항을 충족하면서 유지 관리 오버헤드를 최소화하려면 데이터 엔지니어는 어떤 배포 스타일을 사용해야 할까요?

A) 키 배포
B) 모든 배포
C) 균등 분배
D) 자동 배포

4. 한 회사에 Sales라는 이름의 테이블이 포함된 데이터 웨어하우스가 있습니다. 이 회사는 Amazon Redshift에 테이블을 저장합니다. 이 테이블에는 city_name이라는 이름의 열이 있습니다. 이 회사는 "San" 또는 "El"로 시작하는 city_name이 있는 모든 행을 찾기 위해 테이블을 쿼리하려고 합니다. 이 요구 사항을 충족하는 SQL 쿼리는 무엇입니까?

A) Select * from Sales where city_name -, ^(San|EI) *';
B) Select * from Sales where city_name - '$(San&EI)";
C) Select * from Sales where city_name -, ^(San&EI)";
D) Select * from Sales where city_name - '$(San|EI)";

5. 대기업의 데이터 엔지니어는 Amazon Redshift 성능에 최적화된 중앙 집중식 데이터 세트를 구축해야 합니다. 이 회사는 자체 AWS 계정과 RA3 노드가 있는 전용 Amazon Redshift 클러스터를 사용하는 여러 하위 팀을 보유하고 있습니다. 모든 하위 팀은 중앙 집중식 데이터 세트에 액세스해야 합니다.
어떤 솔루션이 데이터 세트에 즉시 접근할 수 있도록 하면서 현재 Amazon Redshift 성능을 유지할까요?

A) UNLOAD 명령어를 사용하여 데이터셋을 Amazon S3 버킷에 복사합니다. 전용 AWS Glue 데이터 카탈로그 스키마에 테이블 정의를 등록합니다. AWS Lake Formation을 사용하여 다른 AWS 계정과 스키마를 공유합니다. Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 데이터에 액세스합니다.
B) 중앙 집중식 데이터 세트에 대한 액세스를 제공하기 위해 Amazon Redshift 프로듀서 클러스터와 컨슈머 클러스터 간에 Amazon Redshift 데이터 공유를 설정합니다.
C) 데이터를 Amazon S3 스테이징 영역으로 언로드하는 일일 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 생성합니다.
팀들에게 데이터를 아마존 레드시프트 클러스터에 복사하도록 지시하십시오.
D) Amazon Redshift 프로듀서 클러스터와 컨슈머 클러스터 간의 데이터를 자동으로 동기화하는 AWS DataSync 작업을 설정합니다.

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