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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	データ変換: SnowPro Advanced: Data Engineer 試験では、ユーザー定義関数 (UDF)、外部関数、およびストアドプロシージャの使用スキルを評価します。半構造化データを処理し、変換に Snowpark を活用する能力を評価します。このセクションでは、Snowflake エンジニアがデータ操作タスクに不可欠な Snowflake 環境内でデータを効果的に変換できることを保証します。
トピック 2	ストレージとデータ保護: このトピックでは、データ回復機能の実装と、Snowflake のタイムトラベルおよびマイクロパーティションの理解をテストします。エンジニアは、クローン作成を通じて新しい環境を作成し、データ保護を確保する能力について評価され、Snowflake データの整合性とアクセス性を維持するための必須スキルが強調されます。
トピック 3	データ移動: Snowflake データエンジニアとソフトウェアエンジニアは、Snowflake でのデータの読み込み、取り込み、トラブルシューティングの能力に基づいて評価されます。継続的なデータパイプラインの構築、コネクタの構成、データ共有ソリューションの設計に関するスキルを評価します。
トピック 4	パフォーマンスの最適化: このトピックでは、Snowflake でパフォーマンスの低いクエリを最適化およびトラブルシューティングする能力を評価します。候補者は、最適なソリューションの構成、キャッシュの利用、およびデータパイプラインの監視に関する知識を証明する必要があります。このトピックでは、エンジニアが特定のシナリオに基づいてパフォーマンスを向上できるようにすることに重点を置いています。これは、Snowflake データエンジニアとソフトウェアエンジニアにとって重要です。
トピック 5	セキュリティ: DEA-C01 テストのセキュリティトピックでは、システムロールの管理やデータガバナンスなど、Snowflake セキュリティの原則について学習します。Snowflake データエンジニアとソフトウェアエンジニアにとって安全なデータ環境を維持するために重要な、データを保護し、ポリシーに準拠する能力を測定します。

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer Certification Exam 認定 DEA-C01 試験問題 (Q144-Q149):

質問 # 144
Melissa, Senior Data Engineer, looking out to optimize query performance for one of the Critical Control Dashboard, she found that most of the searches by the users on the control dashboards are based on Equality search on all the underlying columns mostly. Which Best techniques she should consider here?

A. The search optimization service would best fit here as it can be applied to all underlying columns & speeds up equality searches.
(Correct)
B. She can go for clustering on underlying tables which can speedup Equality searches.
C. A materialized view speeds both equality searches and range searches.
D. Melissa can create Indexes & Hints on the searchable columns to speed up Equality search.

正解：A

解説：
Explanation
Clustering a table can speed any of the following, as long as they are on the clustering key:
Range searches.
Equality searches.
However, a table can be clustered on only a single key (which can contain one or more columns or expressions).
The search optimization service speeds equality searches. However, this applies to all the columns of supported types in a table that has search optimization enabled. This is what required here& best fit for purpose.
A materialized view speeds both equality searches and range searches, as well as some sort opera-tions, but only for the subset of rows and columns included in the materialized view.

質問 # 145
A data engineer is designing a log table for an application that requires continuous ingestion. The application must provide dependable API-based access to specific records from other applications. The application must handle more than 4,000 concurrent write operations and 6,500 read operations every second. Which solution will meet these requirements?

A. Create an Amazon Redshift table with the EVEN distribution style. Use the Amazon Redshift Java Database Connectivity (JDBC) connector to establish a database connection. Use the database connection to perform all read and write operations.
B. Store the log files in an Amazon S3 Standard bucket. Register the schema in AWS Glue Data Catalog. Create an external Redshift table that points to the AWS Glue schema. Use the table to perform Amazon Redshift Spectrum read operations.
C. Create an Amazon DynamoDB table that has provisioned capacity to meet the application's capacity needs. Use the DynamoDB table to perform all read and write operations by using DynamoDB APIs.
D. Create an Amazon Redshift table with the KEY distribution style. Use the Amazon Redshift Data API to perform all read and write operations.

正解：C

解説：
Amazon DynamoDB is the best fit because it is designed for dependable API-based access with very high request rates and can be provisioned to support the required thousands of concurrent write and read operations per second. It also supports direct item retrieval and query operations through DynamoDB APIs, which matches the requirement for other applications to access specific records reliably. Amazon Redshift is designed for analytics workloads rather than high- throughput transactional API reads and writes.
Reference:
https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/read-write- operations.html
https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/Query.html

質問 # 146
A data engineer develops an AWS Glue Apache Spark ETL job to perform transformations on a dataset. When the data engineer runs the job, the job returns an error that reads, "No space left on device." The data engineer needs to identify the source of the error and provide a solution.
Which combinations of steps will meet this requirement MOST cost-effectively? (Choose two.)

A. Use error logs in Amazon CloudWatch to monitor data skew.
B. Scale out the workers vertically to address data skewness.
C. Use the Spark UI and AWS Glue metrics to monitor data skew in the Spark executors.
D. Enable the --write-shuffie-files-to-s3 job parameter. Use the salting technique.
E. Scale out the number of workers horizontally to address data skewness.

正解：C、D

解説：
Use the Spark UI and AWS Glueexposed Spark metrics to pinpoint where partitions are disproportionately large (data skew) and where spill files are filling executor disk.
Enable the --write-shuffle-files-to-s3 job parameter so shuffle spills go to S3 instead of running out of local disk, and apply a salting technique on skewed keys to spread data more evenly across partitions.

質問 # 147
A company uses an on-premises Microsoft SQL Server database to store financial transaction data. The company migrates the transaction data from the on-premises database to AWS at the end of each month. The company has noticed that the cost to migrate data from the on-premises database to an Amazon RDS for SQL Server database has increased recently.
The company requires a cost-effective solution to migrate the data to AWS. The solution must cause minimal downtown for the applications that access the database.
Which AWS service should the company use to meet these requirements?

A. AWS Database Migration Service (AWS DMS)
B. AWS Lambda
C. AWS DataSync
D. AWS Direct Connect

正解：A

質問 # 148
A media company wants to improve a system that recommends media content to customers based on user behavior and preferences. To improve the recommendation system, the company needs to incorporate insights from third-party datasets into the company's existing analytics platform.
The company wants to minimize the effort and time required to incorporate third-party datasets.
Which solution will meet these requirements with the LEAST operational overhead?

A. Use Amazon Kinesis Data Streams to access and integrate third-party datasets from a Git repository.
B. Use API calls to access and integrate third-party datasets from AWS DataSync.
C. Use Amazon Kinesis Data Streams to access and integrate third-party datasets from Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
D. Use API calls to access and integrate third-party datasets from AWS Data Exchange.

正解：D

解説：
AWS Data Exchange is designed to quickly subscribe to and consume third-party datasets through a managed service interface and APIs, minimizing the integration effort and operational overhead compared to building custom ingestion from other sources.

質問 # 149
......

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