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

1. 한 회사가 고객 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 회사는 7년 이상 된 모든 고객 데이터를 영구적으로 삭제해야 합니다.

A) 7년 이상 된 객체를 S3 Glacier Deep Archive로 이동하기 위한 S3 수명 주기 정책을 구성합니다.
B) 7년 이상 된 객체를 영구적으로 삭제하도록 S3 수명 주기 정책을 구성합니다.
C) 7년 이상 된 모든 객체에 대해 S3 객체 잠금을 활성화하도록 S3 수명 주기 정책을 구성합니다.
D) Amazon Athena를 사용하여 S3 버킷에서 7년 이상 된 객체를 쿼리합니다. Athena에서 결과를 삭제하도록 구성합니다.

2. 데이터 엔지니어가 Amazon EMR 클러스터를 시작하고 있습니다. 데이터 엔지니어가 새 클러스터에 로드해야 하는 데이터는 현재 Amazon S3 버킷에 있습니다. 데이터 엔지니어는 데이터가 저장 중과 전송 중 모두 암호화되도록 해야 합니다.
S3 버킷에 있는 데이터는 AWS Key Management Service(AWS KMS) 키로 암호화됩니다. 데이터 엔지니어는 PEM(Privacy Enhanced Mail) 파일이 있는 Amazon S3 경로를 가지고 있습니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) Amazon EMR 보안 구성을 생성합니다. S3 버킷의 로컬 디스크 암호화에 적합한 AWS KMS 키를 지정합니다. 전송 중 암호화를 위한 PEM 파일의 Amazon S3 경로를 지정합니다. EMR 클러스터 생성 시 이 보안 구성을 사용합니다.
B) Amazon EMR 보안 구성을 생성합니다. S3 버킷의 저장 데이터 암호화에 적합한 AWS KMS 키를 지정합니다. 전송 중 암호화를 위한 PEM 파일의 Amazon S3 경로를 지정합니다. EMR 클러스터 생성 시 이 보안 구성을 사용합니다.
C) Amazon EMR 보안 구성을 생성합니다. S3 버킷의 저장 데이터 암호화에 적합한 AWS KMS 키를 지정합니다. 전송 중 암호화를 위한 PEM 파일의 Amazon S3 경로를 지정합니다. EMR 클러스터를 생성하고 보안 구성을 클러스터에 연결합니다.
D) Amazon EMR 보안 구성을 생성합니다. S3 버킷의 저장 데이터 암호화에 적합한 AWS KMS 키를 지정합니다. 두 번째 보안 구성을 생성합니다. 전송 중 암호화를 위한 PEM 파일의 Amazon S3 경로를 지정합니다. EMR 클러스터를 생성하고 두 보안 구성을 클러스터에 연결합니다.

3. 한 회사가 Amazon Redshift에 데이터 웨어하우스를 두고 있습니다. 보안 규정을 준수하기 위해 회사는 데이터 웨어하우스에 대한 모든 사용자 활동과 연결 활동을 기록하고 저장해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) Amazon S3 버킷을 만듭니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. 로깅 구성에서 로그를 저장할 S3 버킷을 지정합니다.
B) Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨을 생성합니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. EBS 볼륨에 로그를 씁니다.
C) Amazon Elastic File System(Amazon EFS) 파일 시스템을 만듭니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. EFS 파일 시스템에 로그를 씁니다.
D) Amazon Aurora MySQL 데이터베이스를 만듭니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. Aurora MySQL 데이터베이스의 테이블에 로그를 씁니다.

4. 한 게임 회사가 AWS Glue를 사용하여 실시간 스트리밍 데이터에 대한 Apache Iceberg 테이블에서 읽기 및 쓰기 작업을 수행합니다. Iceberg 테이블의 데이터는 Apache Parquet 형식으로 저장됩니다. 이 회사는 쿼리 성능이 저하되는 문제를 겪고 있습니다.
어떤 솔루션이 쿼리 성능을 향상시킬까요? (두 가지를 선택하세요)

A) AWS Glue Data Catalog를 사용하여 Iceberg 테이블의 인덱스를 자동으로 최적화합니다.
B) AWS Glue Data Catalog를 사용하여 Iceberg 테이블에 대해 쓰기 시 복사 기능을 활성화합니다.
C) AWS Glue Data Catalog를 사용하여 Iceberg 테이블에 대한 열 수준 통계를 예약된 시간에 생성합니다.
D) AWS Glue Data Catalog를 사용하여 Iceberg 테이블에 대한 뷰를 생성합니다.
E) AWS Glue Data Catalog를 사용하여 Iceberg 테이블을 자동으로 압축합니다.

5. 회사의 데이터 엔지니어는 테이블 SQL 쿼리의 성능을 최적화해야 합니다. 회사는 Amazon Redshift 클러스터에 데이터를 저장합니다. 데이터 엔지니어는 예산 제약으로 인해 클러스터 크기를 늘릴 수 없습니다.
회사는 데이터를 여러 테이블에 저장하고 EVEN 배포 스타일을 사용하여 데이터를 로드합니다. 일부 테이블의 크기는 수백 기가바이트입니다. 다른 테이블의 크기는 10MB 미만입니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) 모든 테이블에 대해 EVEN 배포 스타일을 계속 사용합니다. 모든 테이블에 기본 키와 외래 키를 지정합니다.
B) 대형 테이블에는 ALL 배포 스타일을 사용합니다. 모든 테이블에 기본 키와 외래 키를 지정합니다.
C) 거의 업데이트되지 않는 작은 테이블에는 ALL 배포 스타일을 사용합니다. 모든 테이블에 기본 키와 외래 키를 지정합니다.
D) 모든 테이블에 대한 배포, 정렬 및 파티션 키의 조합을 지정합니다.

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