[AWS][SAA][EXAMTOPICS] Question 309

A ride-hailing company's historical data on service consumption is organized. Amazon S3 csv data files A data analyst must run SQL queries on this data.
A solutions architect must offer a solution that maximizes the query's cost-effectiveness.

Which solution satisfies these criteria?

• A. Create an Amazon EMR cluster. Load the data. Perform the queries.
• B. Create an Amazon Redshift cluster. Import the data. Perform the queries.
• C. Create an Amazon Aurora PostgreSQL DB cluster. Import the data. Perform the queries.
• D. Create an Amazon Athena database. Associate the data in Amazon S3. Perform the queries.

 

한글 번역

서비스 소비에 대한 승차 공유 회사의 과거 데이터가 구성됩니다. Amazon S3 csv 데이터 파일 데이터 분석가는 이 데이터에 대해 SQL 쿼리를 실행해야 합니다.
솔루션 설계자는 쿼리의 비용 효율성을 극대화하는 솔루션을 제공해야 합니다.

이 기준을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

• A. Amazon EMR 클러스터를 생성합니다. 데이터를 로드합니다. 쿼리를 수행합니다.
• B. Amazon Redshift 클러스터를 생성합니다. 데이터를 가져옵니다. 쿼리를 수행합니다.
• C. Amazon Aurora PostgreSQL DB 클러스터를 생성합니다. 데이터를 가져옵니다. 쿼리를 수행합니다.
• D. Amazon Athena 데이터베이스를 생성합니다. Amazon S3의 데이터를 연결합니다. 쿼리를 수행합니다.

 

 

 

정답

• D. Create an Amazon Athena database. Associate the data in Amazon S3. Perform the queries.

 

해설

Amazon Athena는 표준 SQL을 사용해 Amazon S3에 저장된 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 대화식 쿼리 서비스입니다. Athena는 서버리스 서비스이므로 관리할 인프라가 없으며 실행한 쿼리에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.

Athena는 사용이 쉽습니다. Amazon S3에 저장된 데이터를 가리키고 스키마를 정의한 후 표준 SQL을 사용하여 쿼리를 시작하기만 하면 됩니다. 그러면 대부분 결과가 수 초 이내에 제공됩니다. Athena에서는 데이터 분석을 준비하기 위한 복잡한 ETL 작업이 필요 없습니다. 따라서 SQL을 다룰 수 있는 사람은 누구나 신속하게 대규모 데이터 세트를 분석할 수 있습니다.

Athena는 AWS Glue 데이터 카탈로그와 즉시 통합되므로, 다양한 서비스에 걸쳐 통합된 메타데이터 리포지토리를 생성하고, 데이터 원본을 크롤링하여 스키마를 검색하고 카탈로그를 신규 및 수정된 테이블 정의와 파티션 정의로 채우며, 스키마 버전을 관리할 수 있습니다.

 

참조 문서

https://aws.amazon.com/ko/athena/?whats-new-cards.sort-by=item.additionalFields.postDateTime&whats-new-cards.sort-order=desc