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最新的 AWS Certified Data Engineer Data-Engineer-Associate-KR 免費考試真題:

1. 한 제조 회사가 센서로부터 데이터를 수집하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 거의 실시간으로 센서 데이터를 수집하는 솔루션을 구현해야 합니다.
솔루션은 데이터를 영구 데이터 저장소에 저장해야 합니다. 솔루션은 데이터를 중첩된 JSON 형식으로 저장해야 합니다. 회사는 10밀리초 미만의 대기 시간으로 데이터 저장소에서 쿼리할 수 있어야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 자체 호스팅 Apache Kafka 클러스터를 사용하여 센서 데이터를 캡처합니다. 쿼리를 위해 Amazon S3에 데이터를 저장합니다.
B) Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 센서 데이터를 캡처합니다. 쿼리를 위해 Amazon DynamoDB에 데이터를 저장합니다.
C) AWS Lambda를 사용하여 센서 데이터를 처리합니다. 쿼리를 위해 Amazon S3에 데이터를 저장합니다.
D) Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)를 사용하여 수신 센서 데이터를 버퍼링합니다. AWS Glue를 사용하여 쿼리용 데이터를 Amazon RDS에 저장합니다.

2. 한 회사는 Apache Spark 작업을 실행하는 프로비저닝된 Amazon EMR 클러스터를 사용하여 빅 데이터 분석을 수행할 계획입니다. 회사는 높은 신뢰성을 요구합니다. 빅 데이터 팀은 Amazon EMR에서 비용 최적화된 장기 실행 워크로드를 실행하기 위한 모범 사례를 따라야 합니다. 팀은 회사의 현재 성과 수준을 유지할 수 있는 솔루션을 찾아야 합니다.
이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족할 수 있는 리소스 조합은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)

A) 코어 노드 및 작업 노드에 Graviton 인스턴스를 사용합니다.
B) 모든 기본 노드에 스팟 인스턴스를 사용합니다.
C) HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템)를 영구 데이터 저장소로 사용합니다.
D) Amazon S3를 영구 데이터 저장소로 사용합니다.
E) 코어 노드 및 작업 노드에 x86 기반 인스턴스를 사용합니다.

3. 데이터 엔지니어는 데이터 형식을 .csv에서 Apache Parquet로 변환하는 AWS Lambda 함수를 생성해야 합니다. Lambda 함수는 사용자가 .csv 파일을 Amazon S3 버킷에 업로드하는 경우에만 실행되어야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 태그가 .csv로 설정된 객체에 대해 이벤트 유형이 s3:ObjectTagged:*인 S3 이벤트 알림을 생성합니다. Lambda 함수의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 이벤트 알림 대상으로 설정합니다.
B) 이벤트 유형이 s3:ObjectCreated:*인 S3 이벤트 알림을 생성합니다. 접미사에 .csv가 포함된 경우에만 알림을 생성하려면 필터 규칙을 사용하세요. Lambda 함수의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 이벤트 알림 대상으로 설정합니다.
C) 이벤트 유형이 s3:ObjectCreated:*인 S3 이벤트 알림을 생성합니다. 접미사에 .csv가 포함된 경우에만 알림을 생성하려면 필터 규칙을 사용하세요. Amazon Simple 알림 서비스(Amazon SNS) 주제를 이벤트 알림 대상으로 설정합니다. SNS 주제에 Lambda 함수를 구독합니다.
D) 이벤트 유형이 s3:*인 S3 이벤트 알림을 생성합니다. 접미사에 .csv가 포함된 경우에만 알림을 생성하려면 필터 규칙을 사용하세요. Lambda 함수의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 이벤트 알림 대상으로 설정합니다.

4. 한 제조 회사가 센서로부터 데이터를 수집하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 거의 실시간으로 센서 데이터를 수집하는 솔루션을 구현해야 합니다.
솔루션은 데이터를 영구 데이터 저장소에 저장해야 합니다. 솔루션은 데이터를 중첩된 JSON 형식으로 저장해야 합니다. 회사는 10밀리초 미만의 대기 시간으로 데이터 저장소에서 쿼리할 수 있어야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 자체 호스팅 Apache Kafka 클러스터를 사용하여 센서 데이터를 캡처합니다. 쿼리를 위해 Amazon S3에 데이터를 저장합니다.
B) Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 센서 데이터를 캡처합니다. 쿼리를 위해 Amazon DynamoDB에 데이터를 저장합니다.
C) AWS Lambda를 사용하여 센서 데이터를 처리합니다. 쿼리를 위해 Amazon S3에 데이터를 저장합니다.
D) Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)를 사용하여 수신 센서 데이터를 버퍼링합니다. AWS Glue를 사용하여 쿼리용 데이터를 Amazon RDS에 저장합니다.

5. 회사는 .xls 형식의 고객 데이터가 포함된 일일 파일을 받습니다. 회사는 파일을 Amazon S3에 저장합니다. 일일 파일 크기는 약 2GB입니다.
데이터 엔지니어는 고객 이름이 포함된 파일의 열과 고객 성이 포함된 열을 연결합니다. 데이터 엔지니어는 파일에서 개별 고객 수를 확인해야 합니다.
최소한의 운영 노력으로 이 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS Glue DataBrew를 사용하여 COUNT_DISTINCT 집계 함수를 사용하여 개별 고객 수를 계산하는 레시피를 생성합니다.
B) AWS Glue 노트북에서 Apache Spark 작업을 생성하고 실행합니다. S3 파일을 읽고 개별 고객 수를 계산하도록 작업을 구성합니다.
C) AWS Glue 크롤러를 생성하여 S3 파일의 AWS Glue 데이터 카탈로그를 생성합니다. Amazon Athena에서 SQL 쿼리를 실행하여 개별 고객 수를 계산합니다.
D) Amazon EMR Serverless에서 Apache Spark 작업을 생성하고 실행하여 개별 고객 수를 계산합니다.

問題與答案：

問題 #1 答案： B

問題 #2 答案： A,D

問題 #3 答案： B

問題 #4 答案： B

問題 #5 答案： A