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

1. 한 회사는 개인 식별 정보(PII)가 포함된 고객 데이터를 Amazon Redshift 클러스터에 저장합니다. 회사의 마케팅, 클레임 및 분석 팀은 고객 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다.
마케팅 팀은 난독화된 청구 정보에 접근할 수 있어야 하지만, 고객 연락처 정보에는 전체 접근할 수 있어야 합니다.
청구팀은 처리하는 각 청구에 대한 고객 정보에 접근할 수 있어야 합니다.
분석팀은 난독화된 PII 데이터에만 액세스할 수 있어야 합니다.
어떤 솔루션이 관리 부담을 최소화하면서 이러한 데이터 접근 요구 사항을 적용할 수 있을까요?

A) 각 팀에 대해 별도의 Redshift 클러스터를 만듭니다. 각 팀에 필요한 데이터만 로드합니다. 팀에 따라 클러스터에 대한 액세스를 제한합니다.
B) 고객 데이터를 Amazon S3 버킷으로 이동합니다. AWS Lake Formation을 사용하여 데이터 레이크를 만듭니다. 세분화된 보안 기능을 사용하여 각 팀에 데이터 액세스에 대한 적절한 권한을 부여합니다.
C) 각 데이터 요구 사항에 필요한 필드를 포함하는 뷰를 만듭니다. 각 팀에 필요한 뷰에만 팀에 액세스 권한을 부여합니다.
D) 각 팀에 대해 별도의 Amazon Redshift 데이터베이스 역할을 만듭니다. 각 팀에 별도로 적용되는 마스킹 정책을 정의합니다. 각 팀 역할에 적절한 마스킹 정책을 첨부합니다.

2. 한 회사가 Amazon Redshift를 데이터 웨어하우스로 사용합니다. 데이터 인코딩은 데이터 웨어하우스의 기존 테이블에 적용됩니다. 데이터 엔지니어는 일부 테이블에 적용된 압축 인코딩이 데이터에 가장 적합하지 않다는 것을 발견합니다.
데이터 엔지니어는 최적이 아닌 인코딩이 있는 테이블의 데이터 인코딩을 개선해야 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족시킬까요?

A) 식별된 테이블에 대해 VACUUM RECLUSTER 명령을 실행합니다.
B) 식별된 테이블에 대해 ANALYZE 명령을 실행합니다. 명령의 출력을 기반으로 열의 압축 인코딩을 수동으로 업데이트합니다.
C) 식별된 테이블에 대해 ANALYZE COMPRESSION 명령을 실행합니다. 명령의 출력을 기반으로 열의 압축 인코딩을 수동으로 업데이트합니다.
D) 식별된 테이블에 대해 VACUUM REINDEX 명령을 실행합니다.

3. 데이터 엔지니어는 여러 도시와 주에 대한 판매 정보가 포함된 두 개의 데이터 세트를 가지고 있습니다. 하나는 참조 데이터 세트이고 다른 하나는 기본 데이터 세트입니다.
데이터 엔지니어는 기본 데이터 세트의 도시 및 주 열에 있는 특정 값 집합이 참조 데이터 세트의 동일한 특정 값과 정확히 일치하는지 확인하는 솔루션이 필요합니다. 데이터 엔지니어는 AWS Glue 데이터 품질 작업에서 데이터 품질 정의 언어(DQDL) 규칙을 사용하려고 합니다.
어떤 규칙이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) 참조 무결성 "도시, 주" "참조.{참조_도시, 참조_주}" = 1.0
B) DatasetMatch "참조" "도시->참조_도시, 주->참조_주" = 1.0
C) DatasetMatch "참조" "도시->참조_도시, 주->참조_주" = 100
D) 참조 무결성 "도시, 주" "참조.{참조_도시, 참조_주}" = 100

4. 데이터 엔지니어는 AWS Glue를 사용하여 센서에서 스트리밍 데이터를 처리하는 추출, 변환 및 로드(ETL) 파이프라인을 구축하고 있습니다. 이 파이프라인은 데이터를 거의 실시간으로 Amazon S3 버킷으로 전송합니다. 또한 데이터 엔지니어는 변환 작업을 수행하고 수신 데이터를 Amazon RDS for PostgreSQL 데이터베이스에 저장된 메타데이터와 결합해야 합니다. 데이터 엔지니어는 결과를 Apache Parquet 형식으로 두 번째 S3 버킷에 다시 기록해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) AWS Glue 스트리밍 작업과 AWS Glue Studio를 사용하여 변환을 수행하고 Parquet 형식으로 데이터를 씁니다.
B) AWS Glue Python 셸 작업을 사용하여 데이터를 일괄 처리하는 Python 스크립트를 실행합니다. AWS Glue 북마크를 사용하여 처리된 파일을 추적합니다.
C) AWS Glue 대화형 세션을 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하고 RDS 데이터베이스와 데이터를 조인합니다.
D) AWS Glue 작업과 AWS Glue 데이터 카탈로그를 사용하여 Amazon S3 및 Amazon RDS의 데이터를 카탈로그화합니다. 변환 및 조인을 수행하고 Parquet 형식으로 출력을 작성하도록 작업을 구성합니다.

5. 전자상거래 회사가 AWS를 사용하여 온프레미스 환경에서 AWS 클라우드로 데이터 파이프라인을 마이그레이션하려고 합니다. 이 회사는 현재 온프레미스 환경에서 타사를 사용하여 데이터 수집 프로세스를 조율하고 있습니다.
이 회사는 서버를 관리할 필요가 없는 마이그레이션 솔루션을 원합니다. 이 솔루션은 Python 및 Bash 스크립트를 조정할 수 있어야 합니다. 이 솔루션은 회사가 코드를 리팩토링할 필요가 없어야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) AWS Glue
B) Apache Airflow를 위한 Amazon 관리 워크플로(Amazon MWAA)
C) AWS 람다
D) AWS Step Functions

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