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Snowflake DEA-C01 問題集

DEA-C01

試験コード:DEA-C01

試験名称:SnowPro Advanced: Data Engineer Certification Exam

最近更新時間:2024-11-17

問題と解答:全132問

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価格: ¥6599 

無料問題集DEA-C01 資格取得

質問 1:
A company has a data lake on AWS. The data lake ingests sources of data from business units.
The company uses Amazon Athena for queries. The storage layer is Amazon S3 with an AWS Glue Data Catalog as a metadata repository.
The company wants to make the data available to data scientists and business analysts.
However, the company first needs to manage fine-grained, column-level data access for Athena based on the user roles and responsibilities.
Which solution will meet these requirements?
A. Define an IAM resource-based policy for AWS Glue tables. Attach the same policy to IAM user groups.
B. Set up AWS Lake Formation. Define security policy-based rules for the users and applications by IAM role in Lake Formation.
C. Create a resource share in AWS Resource Access Manager (AWS RAM) to grant access to IAM users.
D. Define an IAM identity-based policy for AWS Glue tables. Attach the same policy to IAM roles.
Associate the IAM roles with IAM groups that contain the users.
正解:B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
A lab uses IoT sensors to monitor humidity, temperature, and pressure for a project. The sensors send 100 KB of data every 10 seconds. A downstream process will read the data from an Amazon S3 bucket every 30 seconds.
Which solution will deliver the data to the S3 bucket with the LEAST latency?
A. Use Amazon Kinesis Data Streams to deliver the data to the S3 bucket. Configure the stream to use 5 provisioned shards.
B. Use Amazon Managed Service for Apache Flink (previously known as Amazon Kinesis Data Analytics) and Amazon Kinesis Data Firehose to deliver the data to the S3 bucket. Use a 5 second buffer interval for Kinesis Data Firehose.
C. Use Amazon Kinesis Data Streams and Amazon Kinesis Data Firehose to deliver the data to the S3 bucket. Use the default buffer interval for Kinesis Data Firehose.
D. Use Amazon Kinesis Data Streams and call the Kinesis Client Library to deliver the data to the S3 bucket. Use a 5 second buffer interval from an application.
正解:B

質問 3:
A data engineer must orchestrate a series of Amazon Athena queries that will run every day.
Each query can run for more than 15 minutes.
Which combination of steps will meet these requirements MOST cost-effectively? (Choose two.)
A. Create an AWS Step Functions workflow and add two states. Add the first state before the Lambda function. Configure the second state as a Wait state to periodically check whether the Athena query has finished using the Athena Boto3 get_query_execution API call. Configure the workflow to invoke the next query when the current query has finished running.
B. Use an AWS Glue Python shell job and the Athena Boto3 client start_query_execution API call to invoke the Athena queries programmatically.
C. Use Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) to orchestrate the Athena queries in AWS Batch.
D. Use an AWS Glue Python shell script to run a sleep timer that checks every 5 minutes to determine whether the current Athena query has finished running successfully. Configure the Python shell script to invoke the next query when the current query has finished running.
E. Use an AWS Lambda function and the Athena Boto3 client start_query_execution API call to invoke the Athena queries programmatically.
正解:A,E

質問 4:
A company needs to build a data lake in AWS. The company must provide row-level data access and column-level data access to specific teams. The teams will access the data by using Amazon Athena, Amazon Redshift Spectrum, and Apache Hive from Amazon EMR.
Which solution will meet these requirements with the LEAST operational overhead?
A. Use Amazon S3 for data lake storage. Use Apache Ranger through Amazon EMR to restrict data access by rows and columns. Provide data access by using Apache Pig.
B. Use Amazon Redshift for data lake storage. Use Redshift security policies to restrict data access by rows and columns. Provide data access by using Apache Spark and Amazon Athena federated queries.
C. Use Amazon S3 for data lake storage. Use S3 access policies to restrict data access by rows and columns. Provide data access through Amazon S3.
D. Use Amazon S3 for data lake storage. Use AWS Lake Formation to restrict data access by rows and columns. Provide data access through AWS Lake Formation.
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5:
A gaming company uses a NoSQL database to store customer information. The company is planning to migrate to AWS.
The company needs a fully managed AWS solution that will handle high online transaction processing (OLTP) workload, provide single-digit millisecond performance, and provide high availability around the world.
Which solution will meet these requirements with the LEAST operational overhead?
A. Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra)
B. Amazon DynamoDB
C. Amazon Timestream
D. Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility)
正解:B

質問 6:
A data engineer finished testing an Amazon Redshift stored procedure that processes and inserts data into a table that is not mission critical. The engineer wants to automatically run the stored procedure on a daily basis.
Which solution will meet this requirement in the MOST cost-effective way?
A. Use query editor v2 to run the stored procedure on a schedule.
B. Create an AWS Lambda function to schedule a cron job to run the stored procedure.
C. Schedule an AWS Glue Python shell job to run the stored procedure.
D. Schedule and run the stored procedure by using the Amazon Redshift Data API in an Amazon EC2 Spot Instance.
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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Snowflake DEA-C01 認定試験の出題範囲:

トピック出題範囲
トピック 1
  • Data Transformation: The SnowPro Advanced: Data Engineer exam evaluates skills in using User-Defined Functions (UDFs), external functions, and stored procedures. It assesses the ability to handle semi-structured data and utilize Snowpark for transformations. This section ensures Snowflake engineers can effectively transform data within Snowflake environments, critical for data manipulation tasks.
トピック 2
  • Performance Optimization: This topic assesses the ability to optimize and troubleshoot underperforming queries in Snowflake. Candidates must demonstrate knowledge in configuring optimal solutions, utilizing caching, and monitoring data pipelines. It focuses on ensuring engineers can enhance performance based on specific scenarios, crucial for Snowflake Data Engineers and Software Engineers.
トピック 3
  • Data Movement: Snowflake Data Engineers and Software Engineers are assessed on their proficiency to load, ingest, and troubleshoot data in Snowflake. It evaluates skills in building continuous data pipelines, configuring connectors, and designing data sharing solutions.
トピック 4
  • Security: The Security topic of the DEA-C01 test covers the principles of Snowflake security, including the management of system roles and data governance. It measures the ability to secure data and ensure compliance with policies, crucial for maintaining secure data environments for Snowflake Data Engineers and Software Engineers.

参照:https://learn.snowflake.com/en/certifications/snowpro-advanced-dataengineer/

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