PDF version, Soft version, APP version

Data-Engineer-Associate Korean certification training materials have three different formats with same questions and answers. Users can choose the suited version as you like. PDF version of Data-Engineer-Associate Korean training materials is familiar by most learners. You can read it on any device or print out as paper files. If you like studying and noting on paper, PDF version of Data-Engineer-Associate Korean study materials: AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) is the right option for you. Soft version & APP version have similar functions such as simulating the real exam scene. The difference is that soft version of Data-Engineer-Associate Korean certification training is only used on windows & Java system, the app version is available for all devices. You can use both of them without any use limitation of time, place or the number of times.

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Highest passing rate

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

1. 한 회사가 거래, 위험 관리 및 규정 준수 팀을 위한 데이터 메시 아키텍처를 구현해야 합니다. 각 팀은 자체 데이터를 보유하지만 뷰를 공유해야 합니다. 50개의 Glue 데이터베이스에 1,000개 이상의 테이블이 있습니다. 모든 팀은 Athena와 Redshift를 사용하며, 규정 준수를 위해서는 완전한 감사 및 PII 접근 제어가 필요합니다.

A) Athena에서 온디맨드 분석을 위한 뷰를 생성합니다. Amazon Redshift에서 Athena 뷰를 사용하여 교차 도메인 분석을 수행합니다. AWS CloudTrail을 사용하여 데이터 액세스를 감사하고, AWS Lake Formation을 사용하여 세분화된 액세스 제어를 구축합니다.
B) Lake Formation을 사용하여 테이블에 대한 도메인 간 액세스를 설정합니다. 세분화된 액세스 제어를 설정합니다.
C) AWS Glue Data Catalog 뷰를 사용합니다. CloudTrail 로그와 Lake Formation을 사용하여 권한을 관리합니다.
D) 구체화된 뷰를 생성하고 각 도메인에 대해 Amazon Redshift 데이터 공유를 활성화합니다.

2. 데이터 엔지니어는 연간 보고서를 생성하기 위해 여러 소스의 데이터를 쿼리해야 합니다. 분석 팀은 분석을 위해 Amazon Redshift를 사용합니다. 데이터 엔지니어는 Amazon Redshift 데이터를 Amazon RDS for PostgreSQL 및 RDS for MySQL에 저장된 10년치 과거 데이터와 통합해야 합니다. 모든 데이터베이스는 동일한 VPC에 있습니다. 데이터 엔지니어는 Amazon Redshift와의 원활한 데이터 통합을 제공하는 솔루션이 필요합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적인 방식으로 충족할까요?

A) SELECT INTO OUTFILE S3 문을 사용하여 Amazon RDS에서 Amazon S3로 데이터를 내보냅니다. COPY 명령을 사용하여 데이터를 Amazon Redshift에 로드합니다.
B) AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 RDS for PostgreSQL 및 RDS for MySQL에서 데이터를 가져옵니다. Amazon Redshift 내에서 필요한 변환을 구현합니다.
C) AWS Glue에서 필요한 데이터를 추출하고 Amazon Redshift에 로드하는 시각적 ETL(추출, 변환 및 로드) 작업을 생성합니다.
D) Amazon Redshift에서 연합 쿼리를 사용하여 RDS for PostgreSQL 및 RDS for MySQL에서 데이터를 가져옵니다. Amazon Redshift 내에서 필요한 변환을 적용합니다.

3. 한 회사에는 세 개의 자회사가 있습니다. 각 자회사는 다른 데이터 웨어하우징 솔루션을 사용합니다. 첫 번째 자회사는 Amazon Redshift에서 데이터 웨어하우스를 호스팅합니다. 두 번째 자회사는 AWS에서 Teradata Vantage를 사용합니다. 세 번째 자회사는 Google BigQuery를 사용합니다.
이 회사는 모든 데이터를 중앙 Amazon S3 데이터 레이크로 집계하려고 합니다. 이 회사는 Apache Iceberg를 테이블 형식으로 사용하고 싶어합니다.
데이터 엔지니어는 모든 데이터 소스에 연결하는 새로운 파이프라인을 구축하고, 각 소스 엔진을 사용하여 변환을 실행하고, 데이터를 결합하고, Iceberg에 데이터를 써야 합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 운영 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Amazon Appflow에서 기본 Amazon Redshift, Teradata 및 BigQuery 커넥터를 사용하여 Amazon S3 및 AWS Glue Data Catalog에 데이터를 씁니다. Amazon Athena를 사용하여 데이터를 조인합니다. 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 병합 작업을 실행합니다.
B) 네이티브 Amazon Redshift 커넥터, Teradata용 Java Database Connectivity(JDBC) 커넥터, 오픈 소스 Apache Spark BigQuery 커넥터를 사용하여 Amazon EMR에서 파이프라인을 빌드합니다. PySpark에서 코드를 작성하여 데이터를 조인합니다. 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 병합 작업을 실행합니다.
C) Amazon Redshift, Teradata 및 BigQuery용 Amazon Athena 페더레이션 쿼리 커넥터를 사용하여 Athena에서 파이프라인을 빌드합니다. 모든 데이터 소스에서 읽고, 데이터를 조인하고, 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 Merge 작업을 실행하는 SQL 쿼리를 작성합니다.
D) 기본 Amazon Redshift, Teradata 및 BigQuery 커넥터를 사용하여 AWS Glue에서 파이프라인을 구축합니다.
네이티브 AWS Glue 변환을 사용하여 데이터를 조인합니다. 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 병합 작업을 실행합니다.

4. 한 회사에 Amazon RDS 인스턴스, AWS Glue 작업, 그리고 Amazon S3 버킷을 사용하는 데이터 파이프라인이 있습니다. RDS 인스턴스와 AWS Glue 작업은 VPC의 프라이빗 서브넷과 동일한 보안 그룹에서 실행됩니다.
사용자가 보안 그룹을 변경하여 AWS Glue 작업이 RDS 인스턴스에 연결되지 않도록 했습니다. 변경 후 보안 그룹에는 특정 IP 주소에서 들어오는 SSH 트래픽을 허용하는 단일 규칙이 포함됩니다.
회사는 연결 문제를 해결해야 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족시킬까요?

A) 기존 SSH 규칙의 소스를 RDS 인스턴스의 개인 IP 주소로 바꿉니다. 인바운드 SSH 규칙과 동일한 소스, 대상 및 프로토콜을 사용하여 아웃바운드 규칙을 만듭니다.
B) 모든 TCP 포트에서 모든 TCP 트래픽을 허용하는 인바운드 규칙을 추가합니다. 보안 그룹을 소스로 설정합니다.
C) 모든 TCP 포트에서 모든 TCP 트래픽을 허용하는 인바운드 규칙을 추가합니다. RDS 인스턴스의 DNS 이름을 소스로 설정합니다.
D) 모든 UDP 포트에서 모든 TCP 트래픽을 허용하는 인바운드 규칙을 추가합니다. RDS 인스턴스의 개인 IP 주소를 소스로 설정합니다.

5. 차량 공유 회사는 모든 탑승 기록을 Amazon DynamoDB 테이블에 저장합니다. 해당 테이블에는 다음과 같은 열과 값 유형이 포함됩니다.
라이드아이디 | 라이더ID | 운전자ID | 탑승 상태 | 여행시작시간 | 여행 종료 시간
XA1231 | AXEF1 | BN123 | 활성 | 2025-02-11 | NULL
XA1232 | AXEF2 | BN124 | 완료 | 2025-02-11 | 2025-02-11
현재 테이블에는 수십억 개의 항목이 저장되어 있습니다. 테이블은 탑승 ID(RideID)를 기준으로 분할되어 있으며, 출발 시간(TripStartTime)을 정렬 키로 사용합니다. 회사는 이 데이터를 활용하여 운전자가 탑승 상태(RideStatus)를 기반으로 각 운전자가 완료한 탑승 내역을 확인할 수 있는 개인 맞춤형 인터페이스를 구축하고자 합니다. 이 솔루션은 테이블 전체를 스캔하지 않고 필요한 데이터에만 접근해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) DriverID에 로컬 보조 인덱스(LSI)를 생성합니다.
B) RiderID를 파티션 키로, RideStatus를 정렬 키로 사용하는 전역 보조 인덱스(GSI)를 생성합니다.
C) DriverID를 파티션 키로, RideStatus를 정렬 키로 사용하는 전역 보조 인덱스(GSI)를 생성합니다.
D) RiderID와 RideStatus를 사용하는 필터 표현식을 생성합니다.

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