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NEW QUESTION 53
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. Split the data into KB-sized files.
- B. Use file formats that are not splittable
- C. Use a columnar storage file format
- D. Keep all files about the same size.
- E. Partition the data based on the most common query predicates
Answer: A,D,E
NEW QUESTION 54
A company using Amazon QuickSight Enterprise edition has thousands of dashboards analyses and datasets. The company struggles to manage and assign permissions for granting users access to various items within QuickSight. The company wants to make it easier to implement sharing and permissions management.
Which solution should the company implement to simplify permissions management?
- A. Use QuickSight user management APIs to provision group permissions based on dashboard naming conventions
- B. Use QuickSight folders to organize dashboards analyses, and datasets Assign group permissions by using these folders.
- C. Use QuickSight folders to organize dashboards, analyses, and datasets Assign individual users permissions to these folders
- D. Use AWS 1AM resource-based policies to assign group permissions to QuickSight items
Answer: D
NEW QUESTION 55
A financial company uses Apache Hive on Amazon EMR for ad-hoc queries. Users are complaining of sluggish performance.
A data analyst notes the following:
Approximately 90% of queries are submitted 1 hour after the market opens.
Hadoop Distributed File System (HDFS) utilization never exceeds 10%.
Which solution would help address the performance issues?
- A. Create instance fleet configurations for core and task nodes. Create an automatic scaling policy to scale out the instance groups based on the Amazon CloudWatch YARNMemoryAvailablePercentage metric. Create an automatic scaling policy to scale in the instance fleet based on the CloudWatch YARNMemoryAvailablePercentage metric.
- B. Create instance fleet configurations for core and task nodes. Create an automatic scaling policy to scale out the instance groups based on the Amazon CloudWatch CapacityRemainingGB metric. Create an automatic scaling policy to scale in the instance fleet based on the CloudWatch CapacityRemainingGB metric.
- C. Create instance group configurations for core and task nodes. Create an automatic scaling policy to scale out the instance groups based on the Amazon CloudWatch YARNMemoryAvailablePercentage metric. Create an automatic scaling policy to scale in the instance groups based on the CloudWatch YARNMemoryAvailablePercentage metric.
- D. Create instance group configurations for core and task nodes. Create an automatic scaling policy to scale out the instance groups based on the Amazon CloudWatch CapacityRemainingGB metric. Create an automatic scaling policy to scale in the instance groups based on the CloudWatch CapacityRemainingGB metric.
Answer: C
Explanation:
https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-plan-instances-guidelines.html
NEW QUESTION 56
A company uses Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) to store and analyze its website clickstream data. The company ingests 1 TB of data daily using Amazon Kinesis Data Firehose and stores one day's worth of data in an Amazon ES cluster.
The company has very slow query performance on the Amazon ES index and occasionally sees errors from Kinesis Data Firehose when attempting to write to the index. The Amazon ES cluster has 10 nodes running a single index and 3 dedicated master nodes. Each data node has 1.5 TB of Amazon EBS storage attached and the cluster is configured with 1,000 shards. Occasionally, JVMMemoryPressure errors are found in the cluster logs.
Which solution will improve the performance of Amazon ES?
- A. Increase the number of Amazon ES shards for the index.
- B. Increase the memory of the Amazon ES master nodes.
- C. Decrease the number of Amazon ES data nodes.
- D. Decrease the number of Amazon ES shards for the index.
Answer: D
Explanation:
Explanation
https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/high-jvm-memory-pressure-elasticsearch/
NEW QUESTION 57
A smart home automation company must efficiently ingest and process messages from various connected devices and sensors. The majority of these messages are comprised of a large number of small files. These messages are ingested using Amazon Kinesis Data Streams and sent to Amazon S3 using a Kinesis data stream consumer application. The Amazon S3 message data is then passed through a processing pipeline built on Amazon EMR running scheduled PySpark jobs.
The data platform team manages data processing and is concerned about the efficiency and cost of downstream data processing. They want to continue to use PySpark.
Which solution improves the efficiency of the data processing jobs and is well architected?
- A. Set up an AWS Lambda function with a Python runtime environment. Process individual Kinesis data stream messages from the connected devices and sensors using Lambda.
- B. Set up AWS Glue Python jobs to merge the small data files in Amazon S3 into larger files and transform them to Apache Parquet format. Migrate the downstream PySpark jobs from Amazon EMR to AWS Glue.
- C. Launch an Amazon Redshift cluster. Copy the collected data from Amazon S3 to Amazon Redshift and move the data processing jobs from Amazon EMR to Amazon Redshift.
- D. Send the sensor and devices data directly to a Kinesis Data Firehose delivery stream to send the data to Amazon S3 with Apache Parquet record format conversion enabled. Use Amazon EMR running PySpark to process the data in Amazon S3.
Answer: B
Explanation:
https://aws.amazon.com/it/about-aws/whats-new/2020/04/aws-glue-now-supports-serverless-streaming-etl/
NEW QUESTION 58
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