Snowflake DEA-C01

Snowflake DEA-C01 認定試験の出題範囲：

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

合理的な価格

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer Certification 認定 DEA-C01 試験問題：

問題 #1
A company needs to partition the Amazon S3 storage that the company uses for a data lake. The partitioning will use a path of the S3 object keys in the following format:
s3://bucket/prefix/year=2023/month=01/day=01.
A data engineer must ensure that the AWS Glue Data Catalog synchronizes with the S3 storage when the company adds new partitions to the bucket.
Which solution will meet these requirements with the LEAST latency?

A. Manually run the AWS Glue CreatePartition API twice each day.
B. Run the MSCK REPAIR TABLE command from the AWS Glue console.
C. Schedule an AWS Glue crawler to run every morning.
D. Use code that writes data to Amazon S3 to invoke the Boto3 AWS Glue create_partition API call.

問題 #2
A company needs a solution to process streaming data by using Apache Spark in a Kubernetes environment. The solution must support event-driven scaling and optimize resource utilization.
The company needs to integrate the solution with existing Kubernetes infrastructure deployed on Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS).
Which solution will meet these requirements with the LEAST operational overhead?

A. Implement Apache Spark on Amazon EKS with AWS Auto Scaling groups and custom scaling policies based on metrics events collected by the Kubernetes Metrics Server.
B. Deploy self-managed Apache Spark on Amazon EKS by using custom auto-scaling policies based on Kubernetes Event-Driven Autoscaling (KEDA) operators.
C. Use Amazon EMR on Amazon EKS with Kubernetes Event-Driven Autoscaling (KEDA) for event- driven scaling of Spark applications.
D. Use Amazon EMR on Amazon EKS with the Kubernetes Cluster Autoscaler to scale Spark applications based on metrics events generated by the Kubernetes Metrics Server.

問題 #3
A company needs to store and analyze a large amount of IoT sensor data. The company needs to retain the data indefinitely. The company analyzes the data in an Amazon Redshift cluster.
Which solution will meet these requirements MOST cost-effectively?

A. Store the data in an Amazon S3 bucket in JSON format. Configure auto-copy data ingestion from the S3 bucket to the Redshift cluster.
B. Store the data in an Amazon S3 bucket in JSON format. Configure query access through Amazon Redshift Spectrum.
C. Store the data in an Amazon S3 bucket in Apache Parquet format. Configure auto-copy data ingestion from the S3 bucket to the Redshift cluster.
D. Store the data in an Amazon S3 bucket in Apache Parquet format. Configure query access through Amazon Redshift Spectrum.

問題 #4
A financial company wants to implement a data mesh. The data mesh must support centralized data governance, data analysis, and data access control. The company has decided to use AWS Glue for data catalogs and extract, transform, and load (ETL) operations.
Which combination of AWS services will implement a data mesh? (Choose two.)

A. Use Amazon RDS for data storage. Use Amazon EMR for data analysis.
B. Use AWS Lake Formation for centralized data governance and access control.
C. Use Amazon S3 for data storage. Use Amazon Athena for data analysis.
D. Use Amazon Aurora for data storage. Use an Amazon Redshift provisioned cluster for data analysis.
E. Use AWS Glue DataBrew for centralized data governance and access control.

問題 #5
A ride-sharing company stores records for all rides in an Amazon DynamoDB table. The table includes the following columns and types of values:

The table currently contains billions of items. The table is partitioned by RideID and uses TripStartTime as the sort key. The company wants to use the data to build a personal interface to give drivers the ability to view the rides that each driver has completed, based on RideStatus. The solution must access the necessary data without scanning the entire table.
Which solution will meet these requirements?

A. Create a filter expression that uses RiderID and RideStatus.
B. Create a local secondary index (LSI) on DriverID.
C. Create a global secondary index (GSI) that uses RiderID as the partition key and RideStatus as the sort key.
D. Create a global secondary index (GSI) that uses DriverID as the partition key and RideStatus as the sort key.

解説：