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

1. 한 회사가 비즈니스 인텔리전스 보고서용 데이터를 처리하기 위해 새로운 데이터 파이프라인을 구축했습니다. 사용자들은 보고서에서 데이터가 누락된 것을 발견했습니다.
데이터 엔지니어는 데이터가 저장소에 추가되기 전 단계에서 null 값이 포함된 열에 대한 데이터 품질 검사와 참조 무결성 검사를 추가해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) AWS Glue ETL 작업을 사용하여 데이터에 대한 데이터 품질 평가 변환을 수행합니다. 요청된 열에 IsComplete 규칙을 사용합니다. 각 조인에 대해 ReferentialIntegrity 규칙을 사용합니다.
B) AWS Glue ETL 작업을 사용하여 데이터에 SQL 변환을 수행하여 요청된 열에 null 값이 포함되어 있는지 확인합니다. 두 번째 SQL 변환을 사용하여 참조 무결성을 확인합니다.
C) Amazon SageMaker Data Wrangler를 사용하여 데이터 품질 및 통찰력 보고서를 만듭니다.
D) Amazon SageMaker Data Wrangler와 사용자 정의 Python 변환을 사용하여 null 값과 참조 무결성을 확인하는 사용자 정의 규칙을 만듭니다.

2. 한 회사가 Amazon Kinesis Data Firehose를 사용하여 Amazon S3에 데이터를 저장할 계획입니다. 소스 데이터는 2MB csv 파일로 구성되어 있습니다. 회사는 .csv 파일을 JSON 형식으로 변환해야 합니다. 회사는 파일을 Apache Parquet 형식으로 저장해야 합니다.
가장 적은 개발 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) Kinesis Data Firehose를 사용하여 AWS Lambda 함수를 호출하고, 이 함수는 .csv 파일을 JSON으로 변환하고 해당 파일을 Parquet 형식으로 저장합니다.
B) Kinesis Data Firehose를 사용하여 csv 파일을 JSON으로 변환합니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 파일을 Parquet 형식으로 저장합니다.
C) Kinesis Data Firehose를 사용하여 .csv 파일을 JSON으로 변환하는 AWS Lambda 함수를 호출합니다. Kinesis Data Firehose를 사용하여 파일을 Parquet 형식으로 저장합니다.
D) Kinesis Data Firehose를 사용하여 csv 파일을 JSON으로 변환하고 해당 파일을 Parquet 형식으로 저장합니다.

3. 데이터 엔지니어는 Amazon S3 버킷에 저장된 데이터에 대한 Amazon Athena 쿼리를 기반으로 하는 Amazon QuickSight 대시보드를 사용해야 합니다. 데이터 엔지니어가 QuickSight 대시보드에 연결하면 데이터 엔지니어는 권한이 부족함을 나타내는 오류 메시지를 받습니다.
권한 관련 오류가 발생할 수 있는 요인은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)

A) QuickSiqht는 S3 버킷에 액세스할 수 없습니다.
B) QuickSgqht와 Athena 사이에는 연결이 없습니다.
C) QuickSiqht에 할당된 오전 1시 역할이 없습니다.
D) QuickSight는 S3 데이터를 해독할 수 있는 액세스 권한이 없습니다.
E) Athena 테이블이 카탈로그화되지 않았습니다.

4. 한 회사가 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK) 클러스터에서 Amazon Redshift 데이터웨어하우스로 스트리밍 데이터를 수집하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 데이터 접근 시간을 단축하고 저장 비용을 최적화하는 솔루션을 개발해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Amazon S3 버킷을 생성합니다. Amazon MSK에서 데이터를 수집합니다. 이벤트 기반 AWS Lambda 함수를 생성하여 S3 버킷의 데이터를 새 Amazon Redshift 테이블에 로드합니다.
B) 스트리밍 데이터 소스에 매핑되는 외부 스키마를 생성합니다. 외부 스키마를 참조하는 새 Amazon Redshift 테이블을 생성합니다.
C) Amazon MSK에서 수신되는 데이터를 처리하는 AWS Glue 스트리밍 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 개발합니다. 데이터를 Amazon S3에 로드합니다. Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 Amazon S3에서 데이터를 읽습니다.
D) MSK 클러스터에 매핑되는 외부 스키마를 생성합니다. MSK 토픽의 스트리밍 데이터를 사용하기 위해 외부 스키마를 참조하는 구체화된 뷰를 생성합니다.

5. 한 회사는 AWS Step Functions를 사용하여 데이터 파이프라인을 조정합니다. 파이프라인은 데이터 소스에서 데이터를 수집하고 Amazon S3 버킷에 데이터를 저장하는 Amazon EMR 작업으로 구성됩니다. 파이프라인에는 Amazon Redshift에 데이터를 로드하는 EMR 작업도 포함되어 있습니다.
회사의 클라우드 인프라 팀은 Step Functions 상태 시스템을 수동으로 구축했습니다. 클라우드 인프라 팀은 EMR 작업을 지원하기 위해 EMR 클러스터를 VPC로 시작했습니다. 그러나 배포된 Step Functions 상태 시스템은 EMR 작업을 실행할 수 없습니다.
Step Functions 상태 시스템이 EMR 작업을 실행할 수 없는 이유를 확인하기 위해 회사는 어떤 단계 조합을 수행해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) VPC에 대한 흐름 로그를 쿼리합니다. EMR 클러스터에서 발생하는 트래픽이 데이터 공급자에 성공적으로 도달할 수 있는지 확인합니다. Amazon EMR 클러스터에 연결될 수 있는 보안 그룹이 정보가 있는 포트에서 데이터 소스 서버에 대한 연결을 허용하는지 여부를 결정합니다.
B) AWS CloudFormation을 사용하여 Step Functions 상태 시스템 배포를 자동화합니다. 실패한 EMR 작업 중에 상태 시스템을 일시 중지하는 단계를 생성합니다. 인간 사용자가 이메일 메시지를 통해 승인을 보낼 때까지 기다리는 단계를 구성합니다. 추가 분석을 위해 이메일 메시지에 EMR 작업의 세부 정보를 포함합니다.
C) 회사가 EMR 작업에 대해 구성한 재시도 시나리오를 확인합니다. 각 EMR 작업 사이의 간격(초)을 늘립니다. 각 대체 상태에 각 결정 상태에 대한 적절한 catch가 있는지 확인합니다. 오류 메시지를 저장하도록 Amazon Simple 알림 서비스(Amazon SNS) 주제를 구성합니다.
D) 새로 생성된 EMR 클러스터에 대한 Amazon CloudWatch 항목을 확인합니다. EKS에서 Amazon EMR을 사용하도록 AWS Step Functions 상태 기계 코드를 변경합니다. Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)의 포함을 반영하도록 Step Functions 상태 머신 코드에 대한 IAM 액세스 정책 및 보안 그룹 구성을 변경합니다.
E) Step Functions 상태 기계 코드에 EMR 작업을 생성하고 실행하는 데 필요한 모든 IAM 권한이 있는지 확인합니다. Step Functions 상태 머신 코드에 EMR 작업이 사용하는 Amazon S3 버킷에 액세스할 수 있는 IAM 권한도 포함되어 있는지 확인하십시오. S3용 액세스 분석기를 사용하여 S3 액세스 속성을 확인하세요.

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