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Der untere heisst das Bett, der obere heisst der Zeichner, DAS-C01 Fragen Und Antworten und hier der mittlere, schwebende Teil heisst die Egge, Und mit einem Mal war seine Stimme erfüllt von Schmerz.
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NEW QUESTION 54
A company analyzes its data in an Amazon Redshift data warehouse, which currently has a cluster of three dense storage nodes. Due to a recent business acquisition, the company needs to load an additional 4 TB of user data into Amazon Redshift. The engineering team will combine all the user data and apply complex calculations that require I/O intensive resources. The company needs to adjust the cluster's capacity to support the change in analytical and storage requirements.
Which solution meets these requirements?
- A. Resize the cluster using elastic resize with dense storage nodes.
- B. Resize the cluster using elastic resize with dense compute nodes.
- C. Resize the cluster using classic resize with dense compute nodes.
- D. Resize the cluster using classic resize with dense storage nodes.
Answer: A
NEW QUESTION 55
A transport company wants to track vehicular movements by capturing geolocation records. The records are
10 B in size and up to 10,000 records are captured each second. Data transmission delays of a few minutes are acceptable, considering unreliable network conditions. The transport company decided to use Amazon Kinesis Data Streams to ingest the data. The company is looking for a reliable mechanism to send data to Kinesis Data Streams while maximizing the throughput efficiency of the Kinesis shards.
Which solution will meet the company's requirements?
- A. Kinesis SDK
- B. Kinesis Data Firehose
- C. Kinesis Agent
- D. Kinesis Producer Library (KPL)
Answer: D
NEW QUESTION 56
A marketing company wants to improve its reporting and business intelligence capabilities. During the planning phase, the company interviewed the relevant stakeholders and discovered that:
The operations team reports are run hourly for the current month's data.
The sales team wants to use multiple Amazon QuickSight dashboards to show a rolling view of the last 30 days based on several categories.
The sales team also wants to view the data as soon as it reaches the reporting backend.
The finance team's reports are run daily for last month's data and once a month for the last 24 months of data.
Currently, there is 400 TB of data in the system with an expected additional 100 TB added every month. The company is looking for a solution that is as cost-effective as possible.
Which solution meets the company's requirements?
- A. Store the last 2 months of data in Amazon Redshift and the rest of the months in Amazon S3. Use a long- running Amazon EMR with Apache Spark cluster to query the data as needed. Configure Amazon QuickSight with Amazon EMR as the data source.
- B. Store the last 2 months of data in Amazon Redshift and the rest of the months in Amazon S3. Set up an external schema and table for Amazon Redshift Spectrum. Configure Amazon QuickSight with Amazon Redshift as the data source.
- C. Store the last 24 months of data in Amazon S3 and query it using Amazon Redshift Spectrum. Configure Amazon QuickSight with Amazon Redshift Spectrum as the data source.
- D. Store the last 24 months of data in Amazon Redshift. Configure Amazon QuickSight with Amazon Redshift as the data source.
Answer: B
NEW QUESTION 57
A transportation company uses IoT sensors attached to trucks to collect vehicle data for its global delivery fleet. The company currently sends the sensor data in small .csv files to Amazon S3. The files are then loaded into a 10-node Amazon Redshift cluster with two slices per node and queried using both Amazon Athena and Amazon Redshift. The company wants to optimize the files to reduce the cost of querying and also improve the speed of data loading into the Amazon Redshift cluster.
Which solution meets these requirements?
- A. Use Amazon EMR to convert each .csv file to Apache Avro. COPY the files into Amazon Redshift and query the file with Athena from Amazon S3.
- B. Use AWS Glue to convert all the files from .csv to a single large Apache Parquet file. COPY the file into Amazon Redshift and query the file with Athena from Amazon S3.
- C. Use AWS Glue to convert the files from .csv to a single large Apache ORC file. COPY the file into Amazon Redshift and query the file with Athena from Amazon S3.
- D. Use AWS Glue to convert the files from .csv to Apache Parquet to create 20 Parquet files. COPY the files into Amazon Redshift and query the files with Athena from Amazon S3.
Answer: D
NEW QUESTION 58
A company is building an analytical solution that includes Amazon S3 as data lake storage and Amazon Redshift for data warehousing. The company wants to use Amazon Redshift Spectrum to query the data that is stored in Amazon S3.
Which steps should the company take to improve performance when the company uses Amazon Redshift Spectrum to query the S3 data files? (Select THREE ) Use gzip compression with individual file sizes of 1-5 GB
- A. Use file formats that are not splittable
- B. Split the data into KB-sized files.
- C. Partition the data based on the most common query predicates
- D. Keep all files about the same size.
- E. Use a columnar storage file format
Answer: B,C,D
NEW QUESTION 59
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