Have a 99% pass rate

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Prepare for exam less than 30 hours

It is known to us that time is money, and all people hope that they can spend less time on the pass. We are happy to tell you that The AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) exam questions from our company will help you save time. With meticulous care design, our study materials will help all customers pass their exam in a shortest time. If you buy the Data-Engineer-Associate Korean study materials from our company, you just need to spend less than 30 hours on preparing for your exam, and then you can start to take the exam. We believe that you will pass your exam and get the related certification with Data-Engineer-Associate Korean study materials.

Acquire more skills

Just like the saying goes, it is good to learn at another man's cost. In the process of learning, it is more important for all people to have a good command of the method from other people. The AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) exam questions from our company will help you find the good study method from other people. Using the Data-Engineer-Associate Korean test guide from our company, you can not only pass your exam, but also you will have the chance to learn about the different and suitable study skills. We believe these skills will be very useful for you near life.

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

1. 호텔 관리 회사는 각 호텔로부터 매일 데이터 파일을 수신합니다. 이 회사는 해당 데이터를 AWS에 업로드하고자 하며, Amazon Athena를 사용하여 파일에 접근할 계획입니다. 또한, 파일이 실수로 삭제되는 것을 방지해야 합니다. 이를 위해 온프레미스 서버에 애플리케이션을 개발하여 파일을 완전 관리형 AWS 수집 서비스로 자동 전송할 예정입니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 온프레미스 서버에서 자체 관리형 Apache Kafka 에이전트를 사용하여 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)로 데이터를 스트리밍합니다. 데이터는 버전 관리가 활성화된 Amazon S3 버킷에 저장합니다.
B) 온프레미스 서버의 Amazon Kinesis Agent를 사용하여 데이터를 Amazon Data Firehose로 전송합니다. 버전 관리가 활성화된 Amazon S3 버킷에 데이터를 저장합니다.
C) AWS DataSync를 사용하여 온프레미스 서버의 데이터를 Amazon Elastic File System(Amazon EFS)으로 복제합니다. AWS Backup에서 자동 백업을 구성합니다.
D) AWS Glue 작업을 사용하여 온프레미스 서버의 데이터를 Amazon RDS로 수집합니다. 데이터 보호를 위해 자동 백업을 활성화합니다.

2. 데이터 엔지니어는 Amazon S3에서 읽고 Amazon Redshift에 쓰는 AWS Glue 작업을 디버깅해야 합니다.
데이터 엔지니어가 AWS Glue 작업에 대한 북마크 기능을 활성화했습니다. 데이터 엔지니어가 AWS Glue 작업에 대한 최대 동시성을 1로 설정했습니다.
AWS Glue 작업이 Amazon Redshift에 출력을 성공적으로 쓰고 있습니다. 그러나 AWS Glue 작업의 이전 실행 중에 로드된 Amazon S3 파일은 후속 실행에서 다시 처리되고 있습니다.
AWS Glue 작업에서 파일을 다시 처리하는 이유는 무엇일까요?

A) AWS Glue 작업에는 필수 커밋 문이 없습니다.
B) AWS Glue 작업에는 북마크가 제대로 작동하는 데 필요한 s3:GetObjectAcl 권한이 없습니다.
C) 데이터 엔지니어가 Glue 작업에 대해 이전 버전의 AWS Glue를 잘못 지정했습니다.
D) AWS Glue 작업의 최대 동시성은 1로 설정됩니다.

3. 한 회사가 Amazon Redshift를 사용하여 데이터 웨어하우스 솔루션을 구축하고 있습니다. 이 회사는 Redshift 클러스터에 있는 택트 테이블에 수백 개의 타일을 로드하고 있습니다.
회사는 데이터웨어하우스 솔루션이 가능한 최대 처리량을 달성하기를 원합니다. 솔루션은 회사가 데이터를 tact 테이블에 로드할 때 클러스터 리소스를 최적으로 사용해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) 단일 COPY 명령을 사용하여 Redshift 클러스터에 데이터를 로드합니다.
B) 여러 개의 COPY 명령을 사용하여 Redshift 클러스터에 데이터를 로드합니다.
C) S3DistCp를 사용하여 여러 파일을 Hadoop Distributed File System(HDFS)에 로드합니다. HDFS 커넥터를 사용하여 데이터를 Redshift 클러스터로 수집합니다.
D) Redshift 클러스터 노드 수와 같은 수의 INSERT 문을 사용합니다. 각 노드에 병렬로 데이터를 로드합니다.

4. 데이터 엔지니어는 AWS Glue ETL(추출, 변환 및 로드) 작업을 사용하여 AWS에서 데이터 파이프라인을 구축하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 Amazon RDS 및 MongoDB의 데이터를 처리하고, 변환을 수행하고, 분석을 위해 변환된 데이터를 Amazon Redshift에 로드해야 합니다. 데이터 업데이트는 매시간 발생해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 작업 조합은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)

A) ETL 작업을 매 시간마다 실행하도록 AWS Glue 트리거를 구성합니다.
B) AWS Lambda 함수를 사용하여 ETL 작업을 매 시간마다 예약하고 실행합니다.
C) Redshift Data API를 사용하여 변환된 데이터를 Amazon Redshift로 로드합니다.
D) AWS Glue DataBrew를 사용하여 분석용 데이터를 정리하고 준비합니다.
E) AWS Glue 연결을 사용하여 데이터 소스와 Amazon Redshift 간의 연결을 설정합니다.

5. 회사는 AWS 클라우드에서 실행되는 데이터 소스에 대한 데이터 카탈로그 및 메타데이터 관리를 설정해야 합니다. 회사는 데이터 카탈로그를 사용하여 데이터 저장소 집합에 있는 모든 개체의 메타데이터를 유지 관리합니다. 데이터 저장소에는 Amazon RDS 및 Amazon Redshift와 같은 구조화된 소스가 포함됩니다. 데이터 저장소에는 Amazon S3에 저장되는 JSON 파일 및 .xml 파일과 같은 반구조화된 소스도 포함됩니다.
회사에는 정기적으로 데이터 카탈로그를 업데이트하는 솔루션이 필요합니다. 솔루션은 소스 메타데이터에 대한 변경 사항도 감지해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS Glue 데이터 카탈로그를 중앙 메타데이터 저장소로 사용합니다. AWS Glue 크롤러를 사용하여 여러 데이터 스토어에 연결하고 메타데이터 변경 사항으로 데이터 카탈로그를 업데이트합니다. 메타데이터 카탈로그를 업데이트하기 위해 주기적으로 실행되도록 크롤러를 예약합니다.
B) Amazon DynamoDB를 데이터 카탈로그로 사용합니다. 데이터 카탈로그에 연결할 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 여러 소스에서 메타데이터 정보를 수집하고 DynamoDB 데이터 카탈로그를 업데이트하도록 Lambda 함수를 구성합니다. 주기적으로 실행되도록 Lambda 함수를 예약합니다.
C) Amazon Aurora를 데이터 카탈로그로 사용합니다. 데이터 카탈로그에 연결할 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 여러 소스에서 메타데이터 정보를 수집하고 Aurora 데이터 카탈로그를 업데이트하도록 Lambda 함수를 구성합니다. 주기적으로 실행되도록 Lambda 함수를 예약합니다.
D) AWS Glue 데이터 카탈로그를 중앙 메타데이터 저장소로 사용합니다. Amazon RDS 및 Amazon Redshift 소스에 대한 스키마를 추출하고 데이터 카탈로그를 구축합니다. Amazon S3에 있는 데이터에 대해 AWS Glue 크롤러를 사용하여 스키마를 추론하고 데이터 카탈로그를 자동으로 업데이트합니다.

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