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

1. 보안 회사는 JSON 형식의 IoT 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 회사가 IoT 장치를 업그레이드하면 데이터 구조가 변경될 수 있습니다. 회사는 IoT 데이터가 포함된 데이터 카탈로그를 생성하려고 합니다. 회사의 분석 부서는 데이터 카탈로그를 사용하여 데이터를 색인화합니다.
이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Amazon Redshift 프로비저닝된 클러스터를 생성합니다. 분석 부서가 Amazon S3에 있는 데이터를 탐색할 수 있도록 Amazon Redshift Spectrum 데이터베이스를 생성합니다. Amazon Redshift에 데이터를 로드하는 Redshift 저장 프로시저를 생성합니다.
B) Amazon Athena 작업 그룹을 생성합니다. Athena를 통해 Apache Spark를 사용하여 Amazon S3에 있는 데이터를 탐색합니다. Athena 작업 그룹 스키마와 테이블을 분석 부서에 제공합니다.
C) AWS Glue 데이터 카탈로그를 생성합니다. AWS Glue 스키마 레지스트리를 구성합니다. 분석 부서가 Amazon Redshift Serverless에 사용할 데이터 수집을 조정하기 위해 새로운 AWS Glue 워크로드를 생성합니다.
D) AWS Glue 데이터 카탈로그를 생성합니다. AWS Glue 스키마 레지스트리를 구성합니다. Amazon Redshift Data API를 사용하여 AWS Lambda 사용자 정의 함수(UDF)를 생성합니다. 분석 부서가 Amazon Redshift Serverless에 사용할 데이터 수집을 조율하기 위해 AWS Step Functions 작업을 생성합니다.

2. 회사는 회사 운영 데이터베이스의 데이터를 Amazon S3 기반 데이터 레이크로 수집하는 여러 추출, 변환 및 로드(ETL) 워크플로를 유지 관리합니다. ETL 워크플로는 AWS Glue 및 Amazon EMR을 사용하여 데이터를 처리합니다.
회사는 자동화된 조정을 제공하고 수동 작업을 최소화하기 위해 기존 아키텍처를 개선하려고 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS Step Functions 작업
B) AWS Glue 워크플로
C) AWS Lambda 함수
D) Apache Airflow용 Amazon 관리형 워크플로(Amazon MWAA) 워크플로

3. 한 회사에서는 AWS Glue 데이터 카탈로그를 사용하여 매일 Amazon S3 버킷에 업로드되는 데이터를 인덱싱합니다.
이 회사는 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인에서 일일 일괄 처리를 사용하여 외부 소스의 데이터를 S3 버킷으로 업로드합니다.
회사는 S3 데이터에 대한 일일 보고서를 실행합니다. 어떤 날은 모든 일일 데이터가 S3 버킷에 업로드되기 전에 회사가 보고서를 실행합니다. 데이터 엔지니어는 불완전한 데이터를 식별하는 메시지를 기존 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 토픽으로 보낼 수 있어야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 오버헤드를 최소화하면서 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 열 데이터 유형과 null 값의 존재에 대한 데이터 품질 쿼리를 실행하는 AWS Lambda 함수를 만듭니다. Lambda 함수를 실행하는 AWS Step Functions 워크플로를 사용하여 ETL 파이프라인을 조정합니다. Step Functions 워크플로를 구성하여 데이터 엔지니어에게 불완전한 데이터 세트에 대해 알리는 이메일 알림을 SNS 토픽으로 보냅니다.
B) 일일 보고서에서 사용하는 소스 데이터 세트에 대한 데이터 품질 검사를 만듭니다. 새로운 AWS 관리 Apache Airflow 클러스터를 만듭니다. 열 데이터 유형과 null 값의 존재에 대한 데이터 품질 쿼리를 실행하는 Airflow 작업을 사용하여 데이터 품질 검사를 실행합니다. Airflow Directed Acyclic Graphs(DAG)를 구성하여 데이터 엔지니어에게 불완전한 데이터 세트에 대한 이메일 알림을 SNS 토픽으로 보냅니다.
C) 일일 보고서에서 사용하는 소스 데이터 세트에 대한 데이터 품질 검사를 만듭니다. 새 Amazon EMR 클러스터를 만듭니다. Apache Spark SQL을 사용하여 EMR 클러스터에서 열 데이터 유형과 null 값의 존재에 대한 데이터 품질 쿼리를 실행하는 Apache Spark 작업을 만듭니다. AWS Step Functions 워크플로를 사용하여 ETL 파이프라인을 조정합니다. 워크플로를 구성하여 데이터 엔지니어에게 불완전한 데이터 세트에 대한 이메일 알림을 SNS 토픽으로 보냅니다.
D) 일일 보고서에서 사용하는 소스 데이터세트에 대한 데이터 품질 검사를 만듭니다. AWS Glue 워크플로를 사용하여 데이터세트의 완전성과 일관성을 확인하여 데이터 품질 작업을 만듭니다. 데이터세트가 불완전한 경우 Amazon EventBridge에서 이벤트를 생성하도록 데이터 품질 작업을 구성합니다. EventBridge를 구성하여 데이터 엔지니어에게 불완전한 데이터세트에 대해 알리는 이벤트를 Amazon SNS 주제로 보냅니다.

4. 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 SQL 쿼리로 정의된 새 변환을 추가합니다. SQL 쿼리를 사용하여 평가해야 하는 데이터 품질 규칙을 포함하는 규칙 세트를 구현합니다.
B) 각 Glue ETL 작업에 새 사용자 지정 변환을 추가합니다. Great Expectations 라이브러리를 사용하여 평가해야 하는 데이터 품질 규칙을 포함하는 규칙 세트를 구현합니다.
C) 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.
D) 각 Glue ETL 작업에 새로운 사용자 지정 변환을 추가합니다. PyDeequ 라이브러리를 사용하여 평가해야 하는 데이터 품질 규칙을 포함하는 규칙 세트를 구현합니다.

5. 데이터 엔지니어는 cities_world라는 기존 Athena 테이블의 데이터 하위 집합을 기반으로 Amazon Athena 테이블을 만들어야 합니다. cities_world 테이블에는 전 세계에 위치한 도시가 들어 있습니다. 데이터 엔지니어는 cities_us라는 새 테이블을 만들어서 미국에 위치한 cities_world의 도시만 포함해야 합니다.
이 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 엔지니어는 어떤 SQL 문을 사용해야 합니까?

A) 옵션 B
B) 옵션 A
C) 옵션 C
D) 옵션 D

Solutions: