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NEW QUESTION 37
An online retail company with millions of users around the globe wants to improve its ecommerce analytics capabilities. Currently, clickstream data is uploaded directly to Amazon S3 as compressed files. Several times each day, an application running on Amazon EC2 processes the data and makes search options and reports available for visualization by editors and marketers. The company wants to make website clicks and aggregated data available to editors and marketers in minutes to enable them to connect with users more effectively.
Which options will help meet these requirements in the MOST efficient way? (Choose two.)
- A. Use Amazon Elasticsearch Service deployed on Amazon EC2 to aggregate, filter, and process the data. Refresh content performance dashboards in near-real time.
- B. Upload clickstream records from Amazon S3 to Amazon Kinesis Data Streams and use a Kinesis Data Streams consumer to send records to Amazon Elasticsearch Service.
- C. Upload clickstream records to Amazon S3 as compressed files. Then use AWS Lambda to send data to Amazon Elasticsearch Service from Amazon S3.
- D. Use Amazon Kinesis Data Firehose to upload compressed and batched clickstream records to Amazon Elasticsearch Service.
- E. Use Kibana to aggregate, filter, and visualize the data stored in Amazon Elasticsearch Service. Refresh content performance dashboards in near-real time.
Answer: D,E
NEW QUESTION 38
A data analyst is using Amazon QuickSight for data visualization across multiple datasets generated by applications. Each application stores files within a separate Amazon S3 bucket. AWS Glue Data Catalog is used as a central catalog across all application data in Amazon S3. A new application stores its data within a separate S3 bucket. After updating the catalog to include the new application data source, the data analyst created a new Amazon QuickSight data source from an Amazon Athena table, but the import into SPICE failed.
How should the data analyst resolve the issue?
- A. Edit the permissions for the AWS Glue Data Catalog from within the Amazon QuickSight console.
- B. Edit the permissions for the AWS Glue Data Catalog from within the AWS Glue console.
- C. Edit the permissions for the new S3 bucket from within the Amazon QuickSight console.
- D. Edit the permissions for the new S3 bucket from within the S3 console.
Answer: C
NEW QUESTION 39
A large telecommunications company is planning to set up a data catalog and metadata management for multiple data sources running on AWS. The catalog will be used to maintain the metadata of all the objects stored in the data stores. The data stores are composed of structured sources like Amazon RDS and Amazon Redshift, and semistructured sources like JSON and XML files stored in Amazon S3. The catalog must be updated on a regular basis, be able to detect the changes to object metadata, and require the least possible administration.
Which solution meets these requirements?
- A. Use the AWS Glue Data Catalog as the central metadata repository. Extract the schema for RDS and Amazon Redshift sources and build the Data Catalog. Use AWS crawlers for data stored in Amazon S3 to infer the schema and automatically update the Data Catalog.
- B. Use Amazon Aurora as the data catalog. Create AWS Lambda functions that will connect and gather the metadata information from multiple sources and update the data catalog in Aurora. Schedule the Lambda functions periodically.
- C. Use the AWS Glue Data Catalog as the central metadata repository. Use AWS Glue crawlers to connect to multiple data stores and update the Data Catalog with metadata changes. Schedule the crawlers periodically to update the metadata catalog.
- D. Use Amazon DynamoDB as the data catalog. Create AWS Lambda functions that will connect and gather the metadata information from multiple sources and update the DynamoDB catalog. Schedule the Lambda functions periodically.
Answer: A
NEW QUESTION 40
A media company has been performing analytics on log data generated by its applications. There has been a recent increase in the number of concurrent analytics jobs running, and the overall performance of existing jobs is decreasing as the number of new jobs is increasing. The partitioned data is stored in Amazon S3 One Zone-Infrequent Access (S3 One Zone-IA) and the analytic processing is performed on Amazon EMR clusters using the EMR File System (EMRFS) with consistent view enabled. A data analyst has determined that it is taking longer for the EMR task nodes to list objects in Amazon S3.
Which action would MOST likely increase the performance of accessing log data in Amazon S3?
- A. Increase the read capacity units (RCUs) for the shared Amazon DynamoDB table.
- B. Redeploy the EMR clusters that are running slowly to a different Availability Zone.
- C. Use a hash function to create a random string and add that to the beginning of the object prefixes when storing the log data in Amazon S3.
- D. Use a lifecycle policy to change the S3 storage class to S3 Standard for the log data.
Answer: B
NEW QUESTION 41
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