One year updates freely

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High passing rate

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Using less time to your success

The average spend of time of the former customers are 20 to 30 hours. So you do not have to spend plenty of time on the Data-Engineer-Associate Korean test dumps: AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) with the method like head of the thigh, cone beam. Our dumps are effective products with high quality to help you in smart way. We believe with your regular practice of the knowledge and our high quality AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) questions & answers, you can defeat every difficult point you may encounter. We have always been exacting to our service standard to make your using experience better, so we roll all useful characters into one, which are our Data-Engineer-Associate Korean dumps VCE.

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

1. 한 기업이 대량의 IoT 센서 데이터를 저장하고 분석해야 합니다. 또한, 해당 데이터를 무기한으로 보존해야 합니다. 이 기업은 아마존 레드시프트 클러스터에서 데이터를 분석합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족할까요?

A) 데이터를 JSON 형식으로 Amazon S3 버킷에 저장합니다. Amazon Redshift Spectrum을 통해 쿼리 액세스를 구성합니다.
B) 데이터를 Apache Parquet 형식으로 Amazon S3 버킷에 저장합니다. S3 버킷에서 Redshift 클러스터로 데이터 자동 복사 수집을 구성합니다.
C) 데이터를 JSON 형식으로 Amazon S3 버킷에 저장합니다. S3 버킷에서 Redshift 클러스터로 데이터 자동 복사 수집을 구성합니다.
D) 데이터를 Apache Parquet 형식으로 Amazon S3 버킷에 저장합니다. Amazon Redshift Spectrum을 통해 쿼리 액세스를 구성합니다.

2. 데이터 엔지니어가 Amazon DynamoDB 테이블에 메타데이터를 저장하는 새로운 데이터 파이프라인을 구축하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 지정된 기간보다 오래된 모든 항목을 DynamoDB 테이블에서 매일 제거해야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 적은 구성 노력으로 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 지정된 기간보다 오래된 항목을 삭제하는 수명 주기 구성을 DynamoDB 테이블에 추가합니다.
B) 데이터 수정에 반응하는 AWS Lambda 함수가 있는 DynamoDB 스트림을 만듭니다. 지정된 기간보다 오래된 항목을 삭제하도록 Lambda 함수를 구성합니다.
C) 지정된 기간보다 오래된 항목을 삭제하기 위해 AWS Lambda 함수를 트리거하기 위해 일일 cron 표현식을 사용하는 Amazon EventBridge 규칙을 만듭니다.
D) DynamoDB 테이블에서 DynamoDB TTL을 활성화합니다. 애플리케이션 소스 코드를 조정하여 TTL 속성을 적절하게 설정합니다.

3. 한 회사에서는 다양한 AWS 및 타사 데이터 저장소를 사용합니다. 이 회사는 모든 데이터를 중앙 데이터 웨어하우스로 통합하여 분석을 수행하고자 합니다. 사용자는 분석 쿼리에 대한 빠른 응답 시간이 필요합니다.
이 회사는 Amazon QuickSight를 직접 쿼리 모드로 사용하여 데이터를 시각화합니다. 사용자는 일반적으로 매일 몇 시간 동안 쿼리를 실행하며 예측할 수 없는 급증이 발생합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Amazon Aurora PostgreSQL을 사용하여 모든 데이터를 Aurora에 로드합니다.
B) Amazon Redshift 프로비저닝 클러스터를 사용하여 모든 데이터를 Amazon Redshift 관리형 스토리지(RMS)에 로드합니다.
C) Amazon Athena를 사용하여 모든 데이터를 Apache Parquet 형식으로 Amazon S3에 로드합니다.
D) Amazon Redshift Serverless를 사용하여 모든 데이터를 Amazon Redshift 관리형 스토리지(RMS)에 로드합니다.

4. 한 전자상거래 회사가 AWS Glue 테이블인 sales_data에 판매 데이터를 저장합니다. 이 회사는 sales_data 테이블을 Amazon S3 Standard 버킷에 저장합니다. 테이블에는 order_id, customer_id, product_id, order_date, shipping_date, order_amount라는 열이 있습니다.
해당 회사는 주문일자를 기준으로 sales_data 테이블을 파티셔닝하여 쿼리 성능을 향상시키고자 합니다. 이를 위해 AWS Glue에서 기존 sales_data 테이블에 해당 파티션을 추가해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) AWS Glue 데이터 카탈로그 API를 사용하여 새 파티션을 테이블에 추가합니다.
B) S3 버킷을 수동으로 수정하여 새 파티션을 사용하도록 합니다.
C) Amazon S3에서 AWS Glue 테이블의 메타데이터 파일을 직접 편집합니다.
D) AWS Glue 테이블의 스키마를 업데이트하여 새 파티션을 포함시키세요.

5. 현재 한 회사는 S3 Standard 스토리지 클래스를 사용하여 Amazon S3에 모든 데이터를 저장하고 있습니다.
데이터 엔지니어가 데이터 액세스 패턴을 조사하여 추세를 파악했습니다. 처음 6개월 동안 대부분의 데이터 파일은 매일 여러 번 액세스됩니다. 6개월에서 2년 사이에는 대부분의 데이터 파일에 한 달에 한두 번 액세스됩니다. 2년이 지나면 데이터 파일은 1년에 한두 번만 액세스됩니다.
데이터 엔지니어는 S3 수명 주기 정책을 사용하여 새로운 데이터 스토리지 규칙을 개발해야 합니다. 새로운 스토리지 솔루션은 계속해서 고가용성을 제공해야 합니다.
가장 비용 효율적인 방식으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 6개월 후에 객체를 S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA)로 전환합니다. 2년 후에 객체를 S3 Glacier Deep Archive로 전송합니다.
B) 6개월 후에 객체를 S3 One Zone-Infrequent Access(S3 One Zone-IA)로 전환합니다. 2년 후에 객체를 S3 Glacier Deep Archive로 전송합니다.
C) 6개월 후에 객체를 S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA)로 전환합니다. 2년 후에 객체를 S3 Glacier 유연한 검색으로 전송합니다.
D) 6개월 후에 객체를 S3 One Zone-Infrequent Access(S3 One Zone-IA)로 전환합니다. 2년 후에 객체를 S3 Glacier 유연한 검색으로 전송합니다.

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