무료 온라인 액세스 Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-05-19.q119 모의 시험 (Page 16)

Data-Engineer-Associate-KR 문제 71

한 회사가 Amazon Redshift를 데이터 웨어하우스로 사용합니다. 데이터 인코딩은 데이터 웨어하우스의 기존 테이블에 적용됩니다. 데이터 엔지니어는 일부 테이블에 적용된 압축 인코딩이 데이터에 가장 적합하지 않다는 것을 발견합니다.
데이터 엔지니어는 최적이 아닌 인코딩이 있는 테이블의 데이터 인코딩을 개선해야 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족시킬까요?

A. 식별된 테이블에 대해 ANALYZE 명령을 실행합니다. 명령의 출력을 기반으로 열의 압축 인코딩을 수동으로 업데이트합니다.

B. 식별된 테이블에 대해 ANALYZE COMPRESSION 명령을 실행합니다. 명령의 출력을 기반으로 열의 압축 인코딩을 수동으로 업데이트합니다.

C. 식별된 테이블에 대해 VACUUM REINDEX 명령을 실행합니다.

D. 식별된 테이블에 대해 VACUUM RECLUSTER 명령을 실행합니다.

Data-Engineer-Associate-KR 문제 72

금융회사에서는 데이터 메시를 구현하려고 합니다. 데이터 메시는 중앙 집중식 데이터 거버넌스, 데이터 분석 및 데이터 액세스 제어를 지원해야 합니다. 이 회사는 데이터 카탈로그와 ETL(추출, 변환 및 로드) 작업에 AWS Glue를 사용하기로 결정했습니다.
데이터 메시를 구현하는 AWS 서비스 조합은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)

A. 데이터 저장을 위해 Amazon Aurora를 사용합니다. 데이터 분석을 위해 Amazon Redshift 프로비저닝된 클러스터를 사용합니다.

B. 데이터 저장에 Amazon S3를 사용합니다. 데이터 분석에는 Amazon Athena를 사용하세요.

C. 중앙 집중식 데이터 거버넌스 및 액세스 제어를 위해 AWS Glue DataBrew를 사용합니다.

D. 데이터 저장에 Amazon RDS를 사용합니다. 데이터 분석에는 Amazon EMR을 사용하십시오.

E. 중앙 집중식 데이터 거버넌스 및 액세스 제어를 위해 AWS Lake Formation을 사용합니다.

정답: B,E

A data mesh is an architectural framework that organizes data into domains and treats data as products that are owned and offered for consumption by different teams1. A data mesh requires a centralized layer for data governance and access control, as well as a distributed layer for data storage and analysis. AWS Glue can provide data catalogs and ETL operations for the data mesh, but it cannot provide data governance and access control by itself2. Therefore, the company needs to use another AWS service for this purpose. AWS Lake Formation is a service that allows you to create, secure, and manage data lakes on AWS3. It integrates with AWS Glue and other AWS services to provide centralized data governance and access control for the data mesh. Therefore, option E is correct.
For data storage and analysis, the company can choose from different AWS services depending on their needs and preferences. However, one of the benefits of a data mesh is that it enables data to be stored and processed in a decoupled and scalable way1. Therefore, using serverless or managed services that can handle large volumes and varieties of data is preferable. Amazon S3 is a highly scalable, durable, and secure object storage service that can store any type of data. Amazon Athena is a serverless interactive query service that can analyze data in Amazon S3 using standard SQL. Therefore, option B is a good choice for data storage and analysis in a data mesh. Option A, C, and D are not optimal because they either use relational databases that are not suitable for storing diverse and unstructured data, or they require more management and provisioning than serverless services. References:
* 1: What is a Data Mesh? - Data Mesh Architecture Explained - AWS
* 2: AWS Glue - Developer Guide
* 3: AWS Lake Formation - Features
* [4]: Design a data mesh architecture using AWS Lake Formation and AWS Glue
* [5]: Amazon S3 - Features
* [6]: Amazon Athena - Features

Data-Engineer-Associate-KR 문제 73

한 회사가 AWS Glue ETL 파이프라인을 사용하여 데이터를 처리합니다. 또한 Amazon S3 버킷에 저장된 데이터를 분석하기 위해 Amazon Athena를 사용합니다.
배송 일정을 더 잘 파악하기 위해 회사는 주문 데이터 외에도 배송일과 도착일을 수집 및 저장하기로 결정했습니다. 또한 배송일이 주문일보다 늦고 도착일이 배송일보다 늦는지 확인하는 데이터 품질 검사를 추가했습니다. 품질 검사를 통과하지 못한 주문은 별도의 아마존 S3 버킷에 저장해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적인 방식으로 충족할까요?

A. AWS Glue DataBrew의 DATEDIFF 함수를 사용하여 두 개의 추가 열을 생성합니다. 새 열의 유효성을 검사합니다. 유효성 검사에 실패한 레코드는 두 번째 S3 버킷에 기록합니다.

B. Amazon Athena를 사용하여 세 개의 날짜 열을 쿼리하고 값을 비교합니다. 실패한 레코드는 두 번째 S3 버킷으로 내보냅니다.

C. AWS Glue 데이터 품질을 사용하여 세 개의 날짜 열을 검증하는 사용자 지정 규칙을 생성합니다. 규칙을 통과하지 못한 레코드는 두 번째 S3 버킷으로 라우팅합니다.

D. AWS Glue 크롤러를 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그를 채웁니다. 세 개의 날짜 열을 사용하여 필터를 만듭니다.

Data-Engineer-Associate-KR 문제 74

회사는 회사 운영 데이터베이스의 데이터를 Amazon S3 기반 데이터 레이크로 수집하는 여러 추출, 변환 및 로드(ETL) 워크플로를 유지 관리합니다. ETL 워크플로는 AWS Glue 및 Amazon EMR을 사용하여 데이터를 처리합니다.
회사는 자동화된 조정을 제공하고 수동 작업을 최소화하기 위해 기존 아키텍처를 개선하려고 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. AWS Glue 워크플로

B. AWS Step Functions 작업

C. AWS Lambda 함수

D. Apache Airflow용 Amazon 관리형 워크플로(Amazon MWAA) 워크플로

정답: A

AWS Glue workflows are a feature of AWS Glue that enable you to create and visualize complex ETL pipelines using AWS Glue components, such as crawlers, jobs, triggers, and development endpoints. AWS Glue workflows provide automated orchestration and require minimal manual effort, as they handle dependency resolution, error handling, state management, and resource allocation for your ETL workflows.
You can use AWS Glue workflows to ingest data from your operational databases into your Amazon S3 based data lake, and then use AWS Glue and Amazon EMR to process the data in the data lake. This solution will meet the requirements with the least operational overhead, as it leverages the serverless and fully managed nature of AWS Glue, and the scalability and flexibility of Amazon EMR12.
The other options are not optimal for the following reasons:
B). AWS Step Functions tasks. AWS Step Functions is a service that lets you coordinate multiple AWS services into serverless workflows. You can use AWS Step Functions tasks to invoke AWS Glue and Amazon EMR jobs as part of your ETL workflows, and use AWS Step Functions state machines to define the logic and flow of your workflows. However, this option would require more manual effort than AWS Glue workflows, as you would need to write JSON code to define your state machines, handle errors and retries, and monitor the execution history and status of your workflows3.
C). AWS Lambda functions. AWS Lambda is a service that lets you run code without provisioning or managing servers. You can use AWS Lambda functions to trigger AWS Glue and Amazon EMR jobs as part of your ETL workflows, and use AWS Lambda event sources and destinations to orchestrate the flow of your workflows. However, this option would also require more manual effort than AWS Glue workflows, as you would need to write code to implement your business logic, handle errors and retries, and monitor the invocation and execution of your Lambda functions. Moreover, AWS Lambda functions have limitations on the execution time, memory, and concurrency, which may affect the performance and scalability of your ETL workflows.
D). Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) workflows. Amazon MWAA is a managed service that makes it easy to run open source Apache Airflow on AWS. Apache Airflow is a popular tool for creating and managing complex ETL pipelines using directed acyclic graphs (DAGs). You can use Amazon MWAA workflows to orchestrate AWS Glue and Amazon EMR jobs as part of your ETL workflows, and use the Airflow web interface to visualize and monitor your workflows. However, this option would have more operational overhead than AWS Glue workflows, as you would need to set up and configure your Amazon MWAA environment, write Python code to define your DAGs, and manage the dependencies and versions of your Airflow plugins and operators.
1: AWS Glue Workflows
2: AWS Glue and Amazon EMR
3: AWS Step Functions
AWS Lambda
Amazon Managed Workflows for Apache Airflow

Data-Engineer-Associate-KR 문제 75

한 회사가 Amazon S3에 데이터 레이크를 보유하고 있습니다. 이 회사는 여러 애플리케이션에 대한 AWS CloudTrail 로그를 수집합니다. 이 회사는 로그를 데이터 레이크에 저장하고, AWS Glue에 로그를 카탈로그화하고, 연도별로 로그를 분할합니다. 이 회사는 Amazon Athena를 사용하여 로그를 분석합니다.
최근에 고객들은 Athena 테이블 중 하나에 대한 쿼리가 데이터를 반환하지 않는다고 보고했습니다. 데이터 엔지니어가 문제를 해결해야 합니다.
데이터 엔지니어는 어떤 문제 해결 단계 조합을 취해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A. Athena가 올바른 Amazon S3 위치를 가리키는지 확인하세요.

B. 쿼리 시간 초과 기간을 늘립니다.

C. MSCK REPAIR TABLE 명령을 사용합니다.

D. Athena를 다시 시작합니다.

E. 문제가 있는 Athena 테이블을 삭제하고 다시 만듭니다.

다른 버전: 398Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-05-29.q121; 397Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-05-21.q127; 474Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-04-11.q93; 696Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-04-01.q89; 283Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-03-30.q96; 334Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-03-21.q85; 715Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-02-07.q109; 984Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2025-03-07.q62; 465Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2025-03-03.q61

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