DEA-C01 문제 66
데이터 엔지니어는 Amazon S3 버킷에 있는 데이터에 Amazon Athena 쿼리를 실행합니다. Athena 쿼리는 AWS Glue Data Catalog를 메타데이터 테이블로 사용합니다.
데이터 엔지니어는 Athena 쿼리 계획에 성능 병목 현상이 발생하고 있음을 알아차립니다. 데이터 엔지니어는 성능 병목 현상의 원인이 S3 버킷에 있는 파티션의 수가 많기 때문이라고 판단합니다. 데이터 엔지니어는 성능 병목 현상을 해결하고 Athena 쿼리 계획 시간을 줄여야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요? (두 가지를 선택하세요.)
데이터 엔지니어는 Athena 쿼리 계획에 성능 병목 현상이 발생하고 있음을 알아차립니다. 데이터 엔지니어는 성능 병목 현상의 원인이 S3 버킷에 있는 파티션의 수가 많기 때문이라고 판단합니다. 데이터 엔지니어는 성능 병목 현상을 해결하고 Athena 쿼리 계획 시간을 줄여야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요? (두 가지를 선택하세요.)
DEA-C01 문제 67
한 회사가 실시간 분석 기능을 구현하고자 합니다. 이 회사는 Amazon Kinesis Data Streams와 Amazon Redshift를 사용하여 초당 수 기가바이트의 속도로 스트리밍 데이터를 수집하고 처리하고자 합니다. 이 회사는 기존 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석 도구를 사용하여 거의 실시간에 가까운 통찰력을 얻고자 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?
DEA-C01 문제 68
아래 JSON은 jCustRaw라는 테이블의 v라는 변형 열에 저장됩니다.
각 팀원의 모든 속성과 함께 팀원당 하나의 행(teamMembers 배열에 저장됨)을 반환하는 쿼리는 무엇입니까?
각 팀원의 모든 속성과 함께 팀원당 하나의 행(teamMembers 배열에 저장됨)을 반환하는 쿼리는 무엇입니까?
DEA-C01 문제 69
Snowpipe를 사용하여 테이블을 로드한 후 나중에 잘립니다. 나중에 데이터 엔지니어가 테이블을 다시 로드해야 하지만 파이프의 메타데이터로 인해 동일한 파일을 다시 로드할 수 없다는 것을 알게 됩니다.
최소한의 운영 오버헤드를 사용하여 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?
최소한의 운영 오버헤드를 사용하여 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?
DEA-C01 문제 70
한 회사가 Amazon S3 데이터 레이크에 있는 데이터에 대한 분석을 수행하기 위해 머신 러닝(ML)을 사용하고자 합니다. 이 회사에는 회사 내 소비자에게 보고서를 생성할 수 있는 기능을 제공하는 두 가지 데이터 변환 요구 사항이 있습니다.
이 회사는 Amazon S3에 예약된 시간에 도착해야 하는 다양한 형식의 300GB 데이터에 대해 매일 변환을 수행해야 합니다. 이 회사는 S3 데이터 레이크에 있는 테라바이트 규모의 보관된 데이터에 대해 일회성 변환을 수행해야 합니다. 이 회사는 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA) Directed Acyclic Graphs(DAG)를 사용하여 처리를 조율합니다.
이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족하기 위해 회사는 Amazon MWAA DAG에서 어떤 작업 조합을 일정에 넣어야 할까요? (두 가지를 선택하세요.)
이 회사는 Amazon S3에 예약된 시간에 도착해야 하는 다양한 형식의 300GB 데이터에 대해 매일 변환을 수행해야 합니다. 이 회사는 S3 데이터 레이크에 있는 테라바이트 규모의 보관된 데이터에 대해 일회성 변환을 수행해야 합니다. 이 회사는 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA) Directed Acyclic Graphs(DAG)를 사용하여 처리를 조율합니다.
이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족하기 위해 회사는 Amazon MWAA DAG에서 어떤 작업 조합을 일정에 넣어야 할까요? (두 가지를 선택하세요.)