最新DEA-C01｜便利なDEA-C01試験解答試験｜試験の準備方法SnowPro Advanced: Data Engineer Certification Exam試験復習

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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 2	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 3	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 4	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。
トピック 5	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。

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer Certification Exam 認定 DEA-C01 試験問題 (Q299-Q304):

質問 # 299
A data engineer needs to schedule a workflow that runs a set of AWS Glue jobs every day. The data engineer does not require the Glue jobs to run or finish at a specific time.
Which solution will run the Glue jobs in the MOST cost-effective way?

A. Choose the FLEX execution class in the Glue job properties.
B. Use the Spot Instance type in Glue job properties.
C. Choose the latest version in the GlueVersion field in the Glue job properties.
D. Choose the STANDARD execution class in the Glue job properties.

正解：A

解説：
Flex allows you to optimize your costs on your non-urgent or non-time sensitive data integration workloads such as testing, and one-time data loads. With Flex, AWS Glue jobs run on spare compute capacity instead of dedicated hardware. The start and runtimes of jobs using Flex can vary because spare compute resources aren't readily available and can be reclaimed during the run of a job.
https://aws.amazon.com/blogs/big-data/introducing-aws-glue-flex-jobs-cost-savings-on-etl- workloads/

質問 # 300
A company wants to use Apache Spark jobs that run on an Amazon EMR cluster to process streaming data. The Spark jobs will transform and store the data in an Amazon S3 bucket. The company will use Amazon Athena to perform analysis.
The company needs to optimize the data format for analytical queries.
Which solutions will meet these requirements with the SHORTEST query times? (Choose two.)

A. Use Avro format. Use AWS Glue Data Catalog to track schema changes.
B. Use Apache Parquet format. Use AWS Glue Data Catalog to track schema changes.
C. Use ORC format. Store schema definitions in separate files in Amazon S3.
D. Use Apache Parquet format. Use an external Amazon DynamoDB table to track schema changes.
E. Use ORC format. Use AWS Glue Data Catalog to track schema changes.

正解：B、E

解説：
ORC is a columnar format optimized for Athena and provides high compression and predicate pushdown for faster queries; Glue Data Catalog manages schema evolution.
Parquet is a columnar format optimized for Athena with efficient compression and predicate pushdown; Glue Data Catalog tracks schema changes.

質問 # 301
Data engineer designed the data pipelines using Snowpipe to load data files into Snowflake tables, what will happen in case few files with same name but modified data are queued for reloading?

A. Data will be reloaded as files are modified & its associated metadata also changed. But Snowflake handle implicitly deduplication.
B. Snowpipe uses file loading metadata associated with each table object, so no metadata available to prevent duplication.
C. Snowpipe uses file loading metadata associated with each pipe object to prevent reload-ing the same files (and duplicating data) in a table.
D. eTAG is changed for Files even they are having same name, so data will be duplicated in SnowFlake tables.

正解：C

解説：
Explanation
Snowflake uses file loading metadata to prevent reloading the same files (and duplicating data) in a table.
Snowpipe prevents loading files with the same name even if they were later modified (i.e. have a different eTag).
The file loading metadata is associated with the pipe object rather than the table. As a result:
Staged files with the same name as files that were already loaded are ignored, even if they have been modified, e.g. if new rows were added or errors in the file were corrected.
Truncating the table using the TRUNCATE TABLE command does not delete the Snowpipe file loading metadata.

質問 # 302
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 Lambda
B. AWS Database Migration Service (AWS DMS)
C. AWS DataSync
D. AWS Direct Connect

正解：B

質問 # 303
A telecommunications company collects network usage data throughout each day at a rate of several thousand data points each second. The company runs an application to process the usage data in real time. The company aggregates and stores the data in an Amazon Aurora DB instance.
Sudden drops in network usage usually indicate a network outage. The company must be able to identify sudden drops in network usage so the company can take immediate remedial actions.
Which solution will meet this requirement with the LEAST latency?

A. Create an AWS Lambda function within the Database Activity Streams feature of Aurora to detect drops in network usage.
B. Modify the processing application to publish the data to an Amazon Kinesis data stream. Create an Amazon Managed Service for Apache Flink (previously known as Amazon Kinesis Data Analytics) application to detect drops in network usage.
C. Replace the Aurora database with an Amazon DynamoDB table. Create an AWS Lambda function to query the DynamoDB table for drops in network usage every minute. Use DynamoDB Accelerator (DAX) between the processing application and DynamoDB table.
D. Create an AWS Lambda function to query Aurora for drops in network usage. Use Amazon EventBridge to automatically invoke the Lambda function every minute.

正解：B

質問 # 304
......

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