Simulado AWS Certified Data Engineer – Associate (DEA-C01) | Questões Atualizadas

Explicação: A mensagem de erro indica que o trabalho do AWS Glue não pode acessar o bucket do Amazon S3 por meio do VPC endpoint. Isso pode ocorrer porque a tabela de rotas da VPC não possui as rotas necessárias para direcionar o tráfego para o endpoint. Para corrigir isso, o engenheiro de dados deve verificar se a tabela de rotas tem uma entrada para o prefixo de serviço do Amazon S3 (com.amazonaws.region.s3) com o destino como o ID do endpoint da VPC. Isso permitirá que o trabalho do AWS Glue use o VPC endpoint para acessar o bucket S3 sem passar pela Internet ou por um gateway NAT. Para obter mais informações, consulte Terminais de gateway. Referência: solucionar o erro do AWS Glue "Falha na validação do endpoint VPC S3" Amazon VPC endpoints para Amazon S3 [AWS Certified Data Engineer - Associate DEA-C01 Complete Study Guide]

Explicação: Para garantir que o Branch B esteja atualizado com as alterações mais recentes no branch master antes de enviar uma solicitação pull, a abordagem correta é realizar um rebase do git. Este comando reescreve o histórico de commits para que o Branch B seja baseado nas últimas alterações no branch master. git rebase master: Este comando move os commits do Branch B para serem baseados no estado mais recente do branch master. Ele permite ao desenvolvedor resolver quaisquer conflitos e criar um histórico limpo. Referência: Documentação do Git Rebase Alternativas consideradas: A (git diff): Isso mostrará apenas as diferenças entre o Branch B e o master, mas não resolverá conflitos nem atualizará o Branch B. B (git pull master): Extrair diretamente o branch master não oferece o mesmo gerenciamento de histórico limpo que o rebase. D (git fetch -b): Este é um comando incorreto. Referência: Melhores Práticas do Git Rebase

Explicação: Na implementação SQL do AWS Glue (compatível com Spark SQL), a instrução MERGE INTO oferece suporte a ações condicionais. A cláusula WHEN MATCHED THEN DELETE exclui registros correspondentes da tabela de destino (contas) onde a condição de junção é verdadeira. "Uma instrução MERGE INTO pode realizar atualizações, inserções ou exclusões com base na condição de correspondência entre as tabelas de origem e de destino." Ace the AWS Certified Data Engineer - Certificação Associada - versão 2 - apple.pdf

Explicação: AWS Lake Formation é um serviço que permite configurar, proteger e gerenciar facilmente data lakes. Um dos recursos do Lake Formation é a segurança em nível de linha, que permite controlar o acesso a linhas ou colunas específicas de dados com base na identidade ou função do usuário. Esse recurso é útil para cenários em que você precisa restringir o acesso a dados confidenciais ou regulamentados, como dados de clientes de diferentes países. Ao registrar o bucket S3 como um local de data lake no Lake Formation, você pode usar o console ou as APIs do Lake Formation para definir e aplicar políticas de segurança em nível de linha aos dados no bucket. Você também pode usar blueprints do Lake Formation para automatizar a ingestão e a transformação de dados de várias fontes no data lake. Esta solução requer o menor esforço operacional em comparação com as outras opções, pois não envolve a criação ou movimentação de dados, nem o gerenciamento de múltiplas tabelas, visualizações ou funções. Referência: Segurança em nível de linha do AWS Lake Formation AWS Certified Data Engineer - Associate DEA-C01 Complete Study Guide, Capítulo 4: Data Lakes e Data Warehouses, Seção 4.2: AWS Lake Formation

Explicação: no Amazon Redshift, o tipo de dados SUPER foi projetado especificamente para lidar com dados semiestruturados como JSON, Parquet, ORC e ​​outros. Ao usar o tipo de dados SUPER, o Redshift pode ingerir e consultar dados JSON sem exigir processos complexos de nivelamento de dados, reduzindo assim a quantidade de pré-processamento necessária antes de carregar os dados. O tipo de dados SUPER também funciona perfeitamente com o Redshift Spectrum, permitindo consultas complexas que podem combinar conjuntos de dados estruturados e semiestruturados, o que se alinha com a necessidade da empresa de usar conjuntos de dados combinados para identificar potenciais novos clientes. O uso do tipo de dados SUPER também permite a análise automática e o processamento de consultas de estruturas de dados aninhadas por meio das expressões PARTITION BY e JSONPATH do Amazon Redshift, o que torna essa opção a abordagem mais eficiente com o menor esforço envolvido. Isso reduz a sobrecarga associada ao uso de ferramentas como AWS Glue ou Lambda para transformação de dados. : Documentação do Amazon Redshift - Tipo de dados SUPER AWS Certified Data Engineer - Associate Training: Building Batch Data Analytics Solutions on AWS AWS Certified Data Engineer - Associate Study Guide Ao aproveitar diretamente os recursos do Redshift com o tipo de dados SUPER, o engenheiro de dados garante a ingestão simplificada de JSON com esforço mínimo, mantendo a eficiência da consulta.

Explicação: O AWS Glue DataBrew fornece uma maneira sem código de definir e executar conjuntos de regras de qualidade de dados para dados armazenados no S3. Você pode acionar trabalhos de criação de perfil por meio do Amazon EventBridge em novos uploads para verificações automatizadas. "Use o AWS Glue DataBrew para definir e executar regras de qualidade de dados em conjuntos de dados S3 com esforço mínimo de codificação. Automatize a validação acionando trabalhos por meio do EventBridge." Ace the AWS Certified Data Engineer - Certificação Associada - versão 2 - apple.pdf

Explicação: o AWS Data Exchange é um serviço que facilita encontrar, assinar e usar dados de terceiros na nuvem. Ele fornece uma maneira segura e confiável de acessar e integrar dados de diversas fontes, como provedores de dados, conjuntos de dados públicos ou serviços da AWS. Usando o AWS Data Exchange, você pode navegar e assinar produtos de dados que atendam às suas necessidades e, em seguida, usar chamadas de API ou o AWS Management Console para exportar os dados para o Amazon S3, onde poderá usá-los com sua plataforma de análise existente. Esta solução minimiza o esforço e o tempo necessários para incorporar conjuntos de dados de terceiros, pois você não precisa configurar e gerenciar pipelines de dados, armazenamento ou controles de acesso. Você também se beneficia da qualidade e atualização dos dados fornecidos pelos provedores de dados, que podem atualizar seus produtos de dados com a frequência necessária12. As outras opções não são ideais pelas seguintes razões: B . Use chamadas de API para acessar e integrar conjuntos de dados de terceiros da AWS. Esta opção é vaga e não especifica qual serviço ou recurso da AWS é usado para acessar e integrar conjuntos de dados de terceiros. A AWS oferece uma variedade de serviços e recursos que podem ajudar na ingestão, processamento e análise de dados, mas nem todos são adequados para o cenário específico. Por exemplo, o AWS Glue é um serviço de integração de dados sem servidor que pode ajudá-lo a descobrir, preparar e combinar dados de diversas fontes, mas exige que você crie e execute trabalhos de extração, transformação e carregamento de dados (ETL), o que pode adicionar sobrecarga operacional3. C. Use o Amazon Kinesis Data Streams para acessar e integrar conjuntos de dados de terceiros de repositórios do AWS CodeCommit. Essa opção não é viável, pois o AWS CodeCommit é um serviço de controle de origem que hospeda repositórios seguros baseados em Git, e não uma fonte de dados que pode ser acessada pelo Amazon Kinesis Data Streams. O Amazon Kinesis Data Streams é um serviço que permite capturar, processar e analisar fluxos de dados em tempo real, como dados de clickstream, logs de aplicativos ou telemetria de IoT. Ele não oferece suporte ao acesso e integração de dados de repositórios do AWS CodeCommit, que são destinados ao armazenamento e gerenciamento de código, não de dados. D. Use o Amazon Kinesis Data Streams para acessar e integrar conjuntos de dados de terceiros do Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). Essa opção também não é viável, pois o Amazon ECR é um serviço de registro de contêiner totalmente gerenciado que armazena, gerencia e implanta imagens de contêiner, e não uma fonte de dados que pode ser acessada pelo Amazon Kinesis Data Streams. O Amazon Kinesis Data Streams não oferece suporte ao acesso e integração de dados do Amazon ECR, que se destina ao armazenamento e gerenciamento de imagens de contêiner, não de dados. : 1: Guia do usuário do AWS Data Exchange 2: Perguntas frequentes sobre o AWS Data Exchange 3: Guia do desenvolvedor do AWS Glue: Guia do usuário do AWS CodeCommit: Guia do desenvolvedor do Amazon Kinesis Data Streams: Guia do usuário do Amazon Elastic Container Registry: Crie um pipeline de entrega contínua para suas imagens de contêiner com o Amazon ECR como origem

Explicação: No Amazon Redshift, uma chave de classificação composta foi projetada para otimizar o desempenho de consultas que usam filtragem e condições de junção nas colunas da chave de classificação. Uma chave de classificação composta ordena os dados com base na primeira coluna, seguida pela segunda e assim por diante. No cenário apresentado, a chave de classificação composta consiste em ID da região, ID do departamento e ID da função. Portanto, as consultas que filtram as colunas iniciais da chave de classificação têm maior probabilidade de se beneficiar dessa ordem. Opção B: "Selecione * do funcionário onde ID da região='América do Norte' e ID do departamento=20;"Esta consulta terá um bom desempenho porque usa o ID da região e o ID do departamento, que são as duas primeiras colunas da chave de classificação composta. A ordem das colunas na cláusula WHERE corresponde à ordem na chave de classificação, permitindo assim que a consulta verifique menos linhas e melhore o desempenho. Opção C: "Selecione * do funcionário onde ID do departamento=20 e ID da região='América do Norte';"Esta consulta também se beneficia da chave de classificação composta porque inclui ID da região e ID do departamento, que são as duas primeiras colunas na chave de classificação. Embora a ordem na cláusula WHERE não corresponda exatamente, o Amazon Redshift ainda aproveitará a chave de classificação para reduzir a quantidade de dados verificados, melhorando a velocidade da consulta. As opções A, D e E são menos ideais porque não utilizam a chave de classificação de forma tão eficaz: a opção A filtra apenas pelo ID da região, que ainda pode usar a chave de classificação, mas não aproveita totalmente a natureza composta. A opção D usa apenas Role ID, a última coluna na chave de classificação composta, que não se beneficiará muito com a classificação, pois é a terceira chave na ordem de classificação. A opção E filtra ID de região e ID de função, mas ignora a coluna ID de departamento, tornando-a menos eficiente para a chave de classificação composta. Referência: Documentação do Amazon Redshift - Classificação de dados Guia de estudo do AWS Certified Data Analytics Certificação AWS - Guia do exame para engenheiro de dados associado

Explicação: Uma abordagem de malha de dados na AWS normalmente usa Lake Formation para controle de acesso em nível de domínio e Athena para consulta entre domínios por meio de visualizações federadas. CloudTrail garante auditoria. "Para arquiteturas de malha de dados, use o AWS Lake Formation para controle de acesso refinado e visualizações do Athena para análise de vários domínios. Habilite o CloudTrail para auditar o acesso." Ace the AWS Certified Data Engineer - Associate Certification - versão 2 - apple.pdf Isso garante escalabilidade, segurança e conformidade entre domínios.

Explicação: Uma malha de dados é uma estrutura arquitetônica que organiza os dados em domínios e os trata como produtos que pertencem e são oferecidos para consumo por diferentes equipes1. Uma malha de dados requer uma camada centralizada para governança de dados e controle de acesso, bem como uma camada distribuída para armazenamento e análise de dados. O AWS Glue pode fornecer catálogos de dados e operações ETL para a malha de dados, mas não pode fornecer governança de dados e controle de acesso por si só2. Portanto, a empresa precisa utilizar outro serviço da AWS para essa finalidade. AWS Lake Formation é um serviço que permite criar, proteger e gerenciar data lakes no AWS3. Ele se integra ao AWS Glue e a outros serviços da AWS para fornecer governança centralizada de dados e controle de acesso para a malha de dados. Portanto, a opção E está correta. Para armazenamento e análise de dados, a empresa pode escolher entre diferentes serviços AWS dependendo de suas necessidades e preferências. No entanto, um dos benefícios de uma malha de dados é que ela permite que os dados sejam armazenados e processados ​​de forma dissociada e escalável1. Portanto, é preferível usar serviços gerenciados ou sem servidor que possam lidar com grandes volumes e variedades de dados. O Amazon S3 é um serviço de armazenamento de objetos altamente escalável, durável e seguro que pode armazenar qualquer tipo de dados. O Amazon Athena é um serviço de consulta interativo sem servidor que pode analisar dados no Amazon S3 usando SQL padrão. Portanto, a opção B é uma boa escolha para armazenamento e análise de dados em uma malha de dados. As opções A, C e D não são ideais porque usam bancos de dados relacionais que não são adequados para armazenar dados diversos e não estruturados ou exigem mais gerenciamento e provisionamento do que serviços sem servidor. Referência: 1: O que é uma malha de dados? - Arquitetura de malha de dados explicada - AWS 2: AWS Glue - Guia do desenvolvedor 3: AWS Lake Formation - Recursos [4]: ​​Projete uma arquitetura de malha de dados usando AWS Lake Formation e AWS Glue [5]: Amazon S3 - Recursos [6]: Amazon Athena - Recursos