不想錯過任何事？

通過認證考試的技巧

最新考試新聞和折扣資訊

由我們的專家策劃和更新

是的，請向我發送時事通訊

使用 DAS-C01 模擬測試提升您的認證準備，AWS 數據分析認證 | SPOTO

您是否有志成爲 AWS 認證數據分析專家？準備 DAS-C01 考試可能是一項艱巨的任務，但有了正確的資源，您就可以大大增加成功的機會。SPOTO 的 DAS-C01 模擬測試旨在爲您提供全面有效的備考體驗。這些模擬測試提供了廣泛的考試問題和答案，經過精心設計，與實際的 DAS-C01 認證考試如出一轍。通過這些模擬試題的練習，您將接觸到考試中涉及的各種主題，包括數據收集、數據存儲、數據處理、數據建模、數據可視化和數據安全。SPOTO 的 DAS-C01 模擬測試不僅僅是考試轉儲；它們是精心策劃的模擬真實考試環境的考試材料。通過對每個問題的詳細解釋，您不僅能學到正確答案，還能加深對基本概念的理解。
參加其他線上考試
問題 #1
某公司計劃在亞馬遜 S3 中創建一個數據湖。該公司希望根據訪問模式和成本目標創建分層存儲。該解決方案必須支持來自傳統客戶端的 JDBC 連接、允許聯盟訪問控制的元數據管理，以及使用 PySpark 和 Scala 的基於批處理的 ETL。運行管理應該是有限的。哪種組件組合能滿足這些要求？(選擇三個）。
A. 於元數據管理的 AWS Glue 數據目錄
B. 用 Apache Spark 進行 ETL 的亞馬遜 EMR
C. 於 Scala 的 ETL 的 AWS Glue
D. 對 JDBC 客戶端使用 Apache Hive 的亞馬遜 EMR
E. 用 JDBC 驅動程序查詢 Amazon S3 中數據的 Amazon Athena
F. 馬遜 EMR 與 Apache Hive，使用亞馬遜 RDS 與 MySQL 兼容的後備元存儲
查看答案
正確答案: A
問題 #2
某公司開發了多個 AWS Glue 作業，用於驗證和轉換 Amazon S3 中的數據，並每天一次分批將其加載到 Amazon RDS for MySQL 中。ETL 作業使用 DynamicFrame 讀取 S3 數據。目前，ETL 開發人員在每次運行時僅處理增量數據方面遇到了挑戰，因爲 AWS Glue 作業會在每次運行時處理所有 S3 輸入數據。哪種方法能讓開發人員以最小的編碼工作量解決這個問題？
A. ETL 作業使用 DataFrame 從 Amazon S3 讀取數據。
B. AWS Glue 作業上啓用作業書籤。
C. ETL 作業上創建自定義邏輯，以跟蹤已處理的 S3 對象。
D. ETL 作業在每次運行後從 Amazon S3 中刪除已處理的對象或數據。
查看答案
正確答案: B
問題 #3
某公司每月會收到一個用 gzip 壓縮的 100 MB .csv 文件。該文件包含 50,000 條房產列表記錄，存儲在亞馬遜 S3 Glacier 中。該公司需要其數據分析師查詢特定供應商的數據子集。最具成本效益的解決方案是什麼？
A. 數據加載到 Amazon S3，然後使用 Amazon S3 Select 進行查詢。
B. 用 Amazon Glacier Select 直接查詢 Amazon S3 Glacier 中的數據。
C. 數據加載到 Amazon S3 並使用 Amazon Athena 進行查詢。
D. 數據加載到 Amazon S3 並使用 Amazon Redshift Spectrum 進行查詢。
查看答案
正確答案: B
問題 #4
某公司使用 Amazon Redshift 滿足其數據倉庫需求。ETL 作業每晚都會運行，以加載數據、應用業務規則並創建用於報告的匯總表。公司的數據分析、數據科學和商業智能團隊在正常營業時間使用數據倉庫。工作負載管理設置爲自動，每個團隊都有單獨的隊列，優先級設置爲正常。最近，來自數據分析團隊的讀取查詢突然激增，每天至少出現兩次、
A. 數據分析隊列的查詢優先級提高到最高。
B. 置數據分析隊列以啓用並發擴展。
C. 建查詢監控規則，以便在查詢等待資源時爲數據分析隊列增加更多羣集容量。
D. 用工作量管理查詢隊列跳轉將查詢路由到下一個匹配隊列。
查看答案
正確答案: C
問題 #5
一家廣告公司在亞馬遜 S3 上建立了一個數據湖。該公司使用 AWS Glue Data Catalog 來維護元數據。該數據湖已有數年歷史，隨着更多數據源和元數據存儲到數據湖中，其總體規模呈指數級增長。數據湖管理員希望實施一種機制來簡化 Amazon S3 和數據目錄之間的權限管理，使它們保持同步。
A. 置 AWS 身份和訪問管理（1AM）權限 tor AWS Glue
B. 用 AWS 湖泊形成許可
C. 用桶策略管理 AWS Glue 和 S3 權限
D. 用 Amazon Cognito 用戶池。
查看答案
正確答案: AC
問題 #6
一個流應用程序正在從 Amazon Kinesis Data Streams 讀取數據，並每隔 10 秒立即將數據寫入 Amazon S3 存儲桶。該應用程序正在從數百個分片讀取數據。由於單獨的要求，批處理時間間隔不能更改。數據由 Amazon Athena 訪問。隨着時間的推移，用戶發現查詢性能下降。哪種操作有助於提高查詢性能？
A. 併 Amazon S3 中的文件，形成更大的文件。
B. 加 Kinesis 數據流中的分片數量。
C. 加流媒體應用程序的內存和 CPU 容量。
D. 文件寫入多個 S3 存儲桶。
查看答案
正確答案: D
問題 #7
一家在線零售公司使用 Amazon Redshift 存儲歷史銷售交易。該公司需要對集羣中的靜態數據進行加密，以符合支付卡行業數據安全標準（PCI DSS）。公司治理政策要求使用內部硬件安全模塊 (HSM) 管理加密密鑰。哪種解決方案能滿足這些要求？
A. 用 AWS CloudHSM Classi 創建和管理加密密鑰
B. VPC 中啓動 Amazon Redshift 集羣，並選擇使用 CloudHSM Classic 進行密鑰管理。
C. 建 VPC，並在 VPC 和內部網絡之間建立 VPN 連接
D. 內部部署 HS 創建 HSM 連接和客戶證書
E. VPC 中啓動一個羣集，並選擇使用內部 HSM 來存儲密鑰。
F. 內部部署 HS 創建 HSM 連接和客戶證書 G
查看答案
正確答案: A
問題 #8
一家航空公司一直在收集航班活動指標進行分析。最近完成的概念驗證展示了該公司如何向數據分析師提供洞察力，以提高準點起飛率。概念驗證使用了亞馬遜 S3 中的對象，其中包含 .csv 格式的指標，並使用亞馬遜 Athena 查詢數據。隨着數據量的增加，數據分析師希望優化存儲解決方案以提高查詢性能。數據分析師應該使用哪些選項來提高查詢性能？
A. S3 中的密鑰開頭添加一個隨機字符串，以提高跨分區的吞吐量。
B. 與 Athena 相同的賬戶中使用 S3 存儲桶。
C. 縮對象以減少數據傳輸的 I/O。
D. 用與 Athena 位於同一區域的 S3 存儲桶。
E.
F. 用 Apache Parquet 對
查看答案
正確答案: BC
問題 #9
一家在線零售公司正在將其報告系統遷移到 AWS。該公司的傳統系統使用一系列複雜的嵌套 Apache Hive 查詢對在線交易進行數據處理。交易數據每天多次從在線系統導出到報表系統。在兩次更新之間，文件中的模式是穩定的。數據分析師希望將數據處理快速遷移到 AWS，因此應儘量減少代碼更改。爲了保持較低的存儲成本，數據分析師決定將數據存儲在 AWS 中。
A. 建 AWS Glue 數據目錄來管理 Hive 元數據
B. 亞馬遜 S3 上創建一個 AWS Glue 爬蟲，在刷新數據時運行，以確保數據變化得到更新
C. 建 Amazon EMR 集羣，並使用 AWS Glue 數據目錄中的元數據在 Amazon EMR 中運行 Hive 處理查詢。
D. 建 AWS Glue 數據目錄來管理 Hive 元數據。
E. 建啓用一致視圖的 Amazon EMR 集羣
F. 每個分析步驟之前運行 emrfs sync，以確保數據更改得到更新 G
查看答案
正確答案: BD
問題 #10
一家運輸公司使用安裝在卡車上的物聯網傳感器爲其全球配送車隊收集車輛數據。該公司目前以小型 .csv 文件的形式將傳感器數據發送到亞馬遜 S3。然後，這些文件被加載到一個 10 節點的 Amazon Redshift 集羣（每個節點有兩個片段）中，並使用 Amazon Athena 和 Amazon Redshift 進行查詢。該公司希望對文件進行優化，以降低查詢成本，同時提高數據加載到 Amazon Redshift 集羣的速度。哪種解決方案能滿足
A. 用 AWS Glue 將所有文件從
B. 文件複製到 Amazon Redshift，然後使用 Athena 從 Amazon S3 查詢文件。
C. 用 Amazon EMR 將每個
D. 文件複製到 Amazon Redshift，然後使用 Athena 從 Amazon S3 查詢文件。
E. 用 AWS Glue 將
F. 文件複製到 Amazon Redshift，並使用 Athena 從 Amazon S3 查詢文件。G
查看答案
正確答案: B
問題 #11
一家公司正在構建一項監控車隊的服務。該公司從每輛車上的設備收集物聯網數據，並以近乎實時的方式將數據加載到亞馬遜 Redshift 中。車隊所有者在一天中的不同時間將包含車輛參考數據的 .csv 文件上傳到亞馬遜 S3。每晚都會將車輛參考數據從 Amazon S3 加載到 Amazon Redshift。公司將來自設備的物聯網數據與車輛參考數據結合起來，爲報告和儀錶板提供支持。車隊所有者
A. 用 S3 事件通知來觸發 AWS Lambda 函數，以便在參考數據上傳到 Amazon S3 時立即將車輛參考數據複製到 Amazon Redshift 中。
B. 建並調度 AWS Glue Spark 作業，使其每 5 分鐘運行一次
C. 務將參考數據插入 Amazon Redshift。
D. Amazon Kinesis 數據流發送參考數據
E. 置 Kinesis 數據流，將參考數據直接實時加載到 Amazon Redshift 中。
F. 參考數據發送到 Amazon Kinesis Data Firehose 傳輸流。將 Kinesis 配置爲緩衝間隔爲 60 秒，並將數據直接加載到 Amazon Redshift。
查看答案
正確答案: D
問題 #12
某公司分析歷史數據，需要查詢存儲在 Amazon S3 中的數據。新數據每天以 .csv 文件的形式生成，並存儲在 Amazon S3 中。該公司的分析師使用 Amazon Athena 對總體數據的最新子集執行 SQL 查詢。隨着時間的推移，輸入 Amazon S3 的數據量大幅增加，查詢延遲也隨之增加。公司可以實施哪些解決方案來提高查詢性能？(選擇兩個）。
A. Amazon EC2 實例上使用 MySQL 工作檯，並使用 JDBC 或 ODBC 連接器連接 Athena。
B. MySQL 工作檯而不是直接從 Athena 運行查詢。
C. 用 Athena 提取數據，並每天以 Apache Parquet 格式存儲數據。
D. 詢提取的數據。
E. 天運行 AWS Glue ETL 作業，將數據文件轉換爲 Apache Parquet，並對轉換後的文件進行分區
F. 建一個定期的 AWS Glue 爬蟲，每天自動抓取分區數據。G
查看答案
正確答案: B
問題 #13
一家媒體分析公司使用社交媒體帖子流。這些帖子被發送到以 user_id 爲分區的 Amazon Kinesis 數據流。AWS Lambda 函數檢索記錄並驗證內容，然後將帖子加載到 Amazon Elasticsearch 集羣。驗證過程需要按照收到的順序接收給定用戶的帖子。一名數據分析師注意到，在高峯時段，社交媒體平臺的帖子需要一個多小時才能出現在 Elasticsear 中。
A. 驗證流程遷移到 Amazon Kinesis Data Firehose。
B. Lambda 消費者從標準數據流迭代器遷移到 HTTP/2 流消費者。
C. 加數據流中碎片的數量。
D. 置多個 Lambda 函數來處理數據流。
查看答案
正確答案: D

提交後看答案

請提交您的電子郵件和WhatsApp以獲取問題的答案。

注意：請確保您的電子郵件 ID 和 Whatsapp 有效，以便您獲得正確的考試結果。

電子郵件:
WhatsApp/電話號碼:


Copyright © 2024. Designer by SPOTO Official Website. All Rights Reserved.