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

1. 한 회사가 AWS Glue를 사용하여 데이터 처리 파이프라인을 구축하고 있습니다. 이 파이프라인은 Amazon S3에 저장된 데이터에 접근합니다. 회사는 데이터를 서로 다른 분류 수준을 나타내는 접두사가 붙은 폴더로 구성했습니다. 회사는 데이터 분류에 따라 특정 접두사가 붙은 폴더에만 AWS Glue 작업이 접근하도록 제한해야 합니다. 또한, 접근은 업무 시간(오전 9시부터 오후 5시까지)으로 제한되어야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하기 위해 회사는 사용자 지정 IAM 정책에 어떤 요소를 포함해야 합니까?

A) s3:prefix 조건 키를 사용하여 폴더 액세스를 제한하고 aws:CurrentTime with DateGreaterThanEquals 및 DateLessThanEquals를 사용하여 운영 시간을 제한하는 조건 요소입니다.
B) s3:ResourceAccount 조건 키를 사용하여 버킷 액세스를 제한하는 조건 요소와 업무 시간 외에 적용되는 거부 문입니다.
C) 각 접두사에 와일드카드를 사용하는 S3 객체 Amazon 리소스 이름(ARN) 패턴을 포함하는 Resource 요소와 DateGreaterThan 및 DateLessThan 연산자와 함께 aws:CurrentTime 조건 키를 사용하는 Condition 요소가 있습니다.
D) 각 접두사에 와일드카드를 사용하는 S3 객체 Amazon 리소스 이름(ARN) 패턴을 포함하는 리소스 요소와 TimeGreaterThan 및 TimeLessThan 연산자와 함께 $util.time 변수를 사용하는 조건 요소입니다.

2. 회사는 민감한 고객 정보가 포함된 Amazon S3 객체로 통화 로그를 수신합니다. 회사는 암호화를 사용하여 S3 객체를 보호해야 합니다. 또한 회사는 특정 직원만 접근할 수 있는 암호화 키를 사용해야 합니다.
최소한의 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS KMS 키(SSE-KMS)와 함께 서버 측 암호화를 사용하여 고객 정보가 포함된 객체를 암호화합니다. 객체를 암호화하는 KMS 키에 대한 액세스를 제한하는 IAM 정책을 구성합니다.
B) 고객 제공 키(SSE-C)와 함께 서버 측 암호화를 사용하여 고객 정보가 포함된 객체를 암호화합니다. 객체를 암호화하는 키에 대한 액세스를 제한합니다.
C) Amazon S3 관리형 키(SSE-S3)와 함께 서버 측 암호화를 사용하여 고객 정보가 포함된 객체를 암호화합니다. 객체를 암호화하는 Amazon S3 관리형 키에 대한 액세스를 제한하는 IAM 정책을 구성합니다.
D) AWS CloudHSM 클러스터를 사용하여 암호화 키를 저장합니다. 객체를 암호화하고 해독하기 위해 CloudHSM을 호출하도록 Amazon S3에 쓰는 프로세스를 구성합니다. CloudHSM 클러스터에 대한 액세스를 제한하는 IAM 정책을 배포합니다.

3. 한 회사가 CSV 파일을 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 데이터 엔지니어는 CSV 파일의 데이터를 처리하고 처리된 데이터를 새 S3 버킷에 저장해야 합니다.
이 프로세스에서는 열 이름을 바꾸고, 특정 열을 제거하고, 각 파일의 두 번째 행을 무시하고, 데이터의 첫 번째 행 값을 기반으로 새 열을 만들고, 열의 숫자 값으로 결과를 필터링해야 합니다.
가장 적은 개발 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) AWS Glue Python 작업을 사용하여 CSV 파일을 읽고 변환합니다.
B) AWS Glue 사용자 정의 크롤러를 사용하여 CSV 파일을 읽고 변환합니다.
C) AWS Glue DataBrew 레시피를 사용하여 CSV 파일을 읽고 변환합니다.
D) AWS Glue 워크플로를 사용하여 CSV 파일을 크롤링하고 변환하는 작업 세트를 구축합니다.

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

5. 데이터 엔지니어는 사용자가 Amazon EMR 및 Amazon Athena 쿼리를 통해 액세스하는 중앙 메타데이터 저장소를 유지 관리해야 합니다. 리포지토리는 많은 테이블의 스키마와 속성을 제공해야 합니다. 일부 메타데이터는 Apache Hive에 저장됩니다. 데이터 엔지니어는 Hive의 메타데이터를 중앙 메타데이터 저장소로 가져와야 합니다.
최소한의 개발 노력으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Amazon EMR 및 Apache Ranger를 사용합니다.
B) AWS Glue 데이터 카탈로그를 사용합니다.
C) MySQL DB 인스턴스용 Amazon RDS에서 메타스토어를 사용합니다.
D) EMR 클러스터에서 Hive 메타스토어를 사용합니다.

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