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High efficiency

Many exam candidates are uninformed about the fact that our Data-Engineer-Associate Korean practice materials can help them with higher chance of getting success than others. It is all about efficiency and accuracy. With infallible content for your reference, our Data-Engineer-Associate Korean test prep contains the newest and the most important exam questions to practice. Only by regular practice can you ingest more useful information than others by our Data-Engineer-Associate Korean practice materials. Each man is the architect of his own fate. And our Data-Engineer-Associate Korean real test can help you change your fate and choosing our Data-Engineer-Associate Korean test prep is foreshadow of your success.

The convincing products

Actually, there is a firm link between exam and practice materials which most people ignore. We often noticed that to pass Data-Engineer-Associate Korean real test, some people buy a large amount of practice materials piling up on their desks to use, while others choose only several books. The reason behind it is questionable: the former ones do not know which one is the most useful Data-Engineer-Associate Korean practice materials so they have to get as much as possible, while the latter know what they want exactly and which one is high efficient and inclusive of everything important. All these years, we aim to the principle of putting quality first, what makes our Data-Engineer-Associate Korean test prep sells so well among many countries around the world, and you should know lack of useful practice materials like ours will inevitably lead to undesirable outcome, but you can avoid that sort of things. Our Data-Engineer-Associate Korean real test is so convincing that they are compiled by experts dedicated in this area for over ten years. All content are highly similar with the Data-Engineer-Associate Korean practice exam.

The latest edition

All three versions of our Data-Engineer-Associate Korean test prep are the latest editions. Our expert wrote this high-efficient Data-Engineer-Associate Korean real test by combine the newest knowledge with necessary knowledge points together. All those versions are qualified to help you conquer any questions in real examination room. Besides, our experts never stop the pace of pursuing perfection, so if you buy our Data-Engineer-Associate Korean practice materials, we will send the new updates to your mailbox lasting for one year. What really matters is get what the exam want to test about, as well as the understanding of the newest knowledge in this area, and our Data-Engineer-Associate Korean test prep have both.

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

1. 한 회사에서 AWS Glue Apache Spark 작업을 사용하여 추출, 변환 및 로드(ETL) 워크로드를 처리합니다. 이 회사는 모든 AWS Glue 작업에 대한 로깅 및 모니터링을 활성화했습니다. 그런데 AWS Glue 작업 중 하나가 실패하기 시작했습니다. 데이터 엔지니어가 오류를 조사하고 작업 내 모든 개별 단계에 대한 지표를 검토하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 단계 지표에 어떻게 접근할 수 있을까요?

A) Amazon CloudWatch에서 AWS Glue 작업 및 단계 지표를 살펴봅니다.
B) 작업에서 실행 인사이트 기능을 사용하여 AWS Glue 작업과 단계 세부 정보를 조사합니다.
C) AWS CloudTrail 로그에서 AWS Glue 작업 및 스테이징 로그를 조사합니다.
D) Spark UI에서 AWS Glue 작업과 단계 세부 정보를 살펴봅니다.

2. 한 전자상거래 회사는 고객 거래 기록을 CSV 형식으로 매일 수집하여 Amazon S3에 저장합니다. 이 회사는 Amazon Athena를 사용하여 각 로그를 수신한 당일에 로그에서 특정 속성들을 추출합니다.
거래량 증가로 인해 쿼리 시간이 늘어나고 있습니다. 회사는 쿼리 성능을 개선하고자 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족하면서 가장 짧은 쿼리 시간을 기록할까요?

A) CSV 로그를 Avro 형식으로 변환합니다. Amazon S3에서 날짜별로 파티셔닝합니다. 프로젝션 기반 파티셔닝을 사용하여 Athena를 활용합니다.
B) Athena에서 병렬 처리를 향상시키기 위해 CSV 로그를 여러 개의 ORC 파일로 변환합니다. Amazon S3에서 날짜별로 파티셔닝합니다. 컬럼형 푸시다운 필터를 사용합니다.
C) CSV 로그를 일별로 하나의 Apache Parquet 파일로 변환합니다. Amazon S3에 날짜별로 데이터를 분할합니다. 조건자 푸시다운 필터를 사용하여 Athena를 활용합니다.
D) CSV 로그를 JSON으로 변환합니다. Amazon S3에 날짜별로 파티셔닝합니다. Athena의 동적 필터링 기능을 사용하여 데이터 스캔 횟수를 줄입니다.

3. 한 회사가 새로운 분석 팀을 위해 데이터 레이크를 구축하고 있습니다. 이 회사는 Amazon S3를 스토리지에 사용하고 Amazon Athena를 쿼리 분석에 사용합니다. Amazon S3에 있는 모든 데이터는 Apache Parquet 형식입니다.
이 회사는 회사 데이터 센터에서 소스 시스템으로 새로운 Oracle 데이터베이스를 실행하고 있습니다. 이 회사는 Oracle 데이터베이스에 70개의 테이블을 가지고 있습니다. 모든 테이블에는 기본 키가 있습니다. 데이터는 가끔 소스 시스템에서 변경될 수 있습니다. 이 회사는 매일 테이블을 데이터 레이크로 수집하려고 합니다.
가장 적은 노력으로 이 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) Amazon RDS에서 Oracle 데이터베이스를 만듭니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 온프레미스 Oracle 데이터베이스를 Amazon RDS로 마이그레이션합니다. 테이블에 트리거를 구성하여 AWS Lambda 함수를 호출하여 변경된 레코드를 Parquet 형식으로 Amazon S3에 씁니다.
B) 진행 중인 복제를 위한 AWS Database Migration Service(AWS DMS) 작업을 만듭니다. Oracle 데이터베이스를 소스로 설정합니다. Amazon S3를 대상으로 설정합니다. Parquet 형식으로 데이터를 쓰도록 작업을 구성합니다.
C) Oracle 데이터베이스에 대한 AWS Glue 연결을 만듭니다. AWS Glue 북마크 작업을 만들어 데이터를 증분적으로 수집하고 Parquet 형식으로 Amazon S3에 데이터를 씁니다.
D) Amazon EMR에서 Oracle 데이터베이스에서 데이터를 읽는 Apache Sqoop 작업을 만듭니다. Sqoop 작업을 구성하여 Parquet 형식으로 Amazon S3에 데이터를 씁니다.

4. 데이터 엔지니어는 Amazon Redshift를 사용하여 매달 한 번씩 리소스 집약적인 분석 프로세스를 실행합니다. 매달 데이터 엔지니어는 새로운 Redshift 프로비저닝 클러스터를 생성합니다. 데이터 엔지니어는 매달 분석 프로세스가 완료된 후 Redshift 프로비저닝된 클러스터를 삭제합니다. 데이터 엔지니어는 매달 클러스터를 삭제하기 전에 클러스터에서 Amazon S3 버킷으로 백업 데이터를 언로드합니다.
데이터 엔지니어는 데이터 엔지니어가 인프라를 수동으로 관리할 필요가 없는 월별 분석 프로세스를 실행하기 위한 솔루션이 필요합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 분석 워크로드를 자동으로 처리합니다.
B) AWS CLI를 사용하여 분석 워크로드를 자동으로 처리합니다.
C) 분석 프로세스가 완료되면 Amazon Step Functions를 사용하여 Redshift 클러스터를 일시 중지하고 클러스터를 재개하여 매달 새 프로세스를 실행합니다.
D) Amazon Redshift Serverless를 사용하여 분석 워크로드를 자동으로 처리합니다.

5. 한 회사에 Sales라는 이름의 테이블이 포함된 데이터 웨어하우스가 있습니다. 이 회사는 Amazon Redshift에 테이블을 저장합니다. 이 테이블에는 city_name이라는 이름의 열이 있습니다. 이 회사는 "San" 또는 "El"로 시작하는 city_name이 있는 모든 행을 찾기 위해 테이블을 쿼리하려고 합니다. 이 요구 사항을 충족하는 SQL 쿼리는 무엇입니까?

A) Select * from Sales where city_name -, ^(San|EI) *';
B) Select * from Sales where city_name -, ^(San&EI)";
C) Select * from Sales where city_name - '$(San|EI)";
D) Select * from Sales where city_name - '$(San&EI)";

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