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NEW QUESTION: 1
한 금융 서비스 회사가 신용 카드 서비스 파트너로부터 정기적 인 데이터 피드를 받습니다. 서버 측 암호화를 사용하는 Amazon S3 버킷에 HTTPS를 통해 직접 전달되는 일반 텍스트로 15 분마다 약 5,000 개의 레코드가 전송됩니다.이 피드에는 민감한 신용 카드 기본 계정 번호 ( PAN) 데이터 회사는 추가 내부 처리를 위해 데이터를 다른 S3 버킷으로 보내기 전에 PAN을 자동으로 마스킹 해야 합니다. 회사는 또한 특정 필드를 제거하고 병합 한 다음 레코드를 JSON 형식으로 변환해야 합니다. 또한 추가 피드가 추가 될 수 있습니다. 모든 설계를 쉽게 확장 할 수 있어야 하므로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?
A. 데이터 피드 형식을 기반으로 AWS Glue 크롤러 및 사용자 지정 분류자를 생성하고 일치하는 테이블 정의를 구축합니다. 파일 전송시 Amazon Athena 쿼리를 수행하여 Amazon EMR ETL 작업을 시작하여 처리에 따라 전체 레코드를 변환하고 변환 요구 사항 출력 형식을 JSON으로 정의 완료되면 내부 처리를 위해 결과를 다른 S3 버킷으로 보내고 EMR 클러스터를 축소합니다.
B. 각 레코드를 추출하여 Amazon SQS 대기열에 쓰는 파일 전송시 AWS Lambda 함수 트리거 새 메시지가 SQS 대기열에 도착하면 다른 Lambda 함수를 트리거하여 레코드를 처리하고 결과를 Amazon의 임시 위치에 기록합니다. S3 SQS 대기열이 비어 있으면 최종 Lambda 함수를 트리거하여 레코드를 JSON 형식으로 변환하고 내부 처리를 위해 다른 S3 버킷으로 결과를 보냅니다 .n
C. 각 레코드를 추출하여 Amazon SQS 대기열에 기록하는 파일 전송시 AWS Lambda 함수 트리거 SQS 대기열에 메시지가 포함 된 경우 단일 인스턴스로 자동 확장되도록 AWS Fargate 컨테이너 애플리케이션 구성 애플리케이션이 각 레코드를 처리하고 레코드를 JSON 형식으로 변환 대기열이 비어 있으면 내부 처리를 위해 다른 S3 버킷으로 결과를 보내고 AWS Fargate 인스턴스를 축소합니다.
D. 데이터 피드 형식을 기반으로 AWS Glue 크롤러 및 사용자 지정 분류자를 생성하고 일치하는 테이블 정의를 구축합니다. 파일 전송시 AWS Lambda 함수를 트리거하여 AWS Glue ETL 작업을 시작하여 처리에 따라 전체 레코드를 변환하고 변환 요구 사항 출력 형식을 JSON으로 정의 완료되면 ETL 작업이 내부 처리를 위해 다른 S3 버킷으로 결과를 보내도록 합니다.
Answer: D
NEW QUESTION: 2
What are the usual and customary costs that a company incurs to support its main business called?
A. Current debt
B. Current liabilities
C. Total expenses
D. Operating expenses
Answer: D
NEW QUESTION: 3
Which of the following benefits derived from the use of COBIT is PRIMARILY associated with an internal stakeholder?
A. COBIT helps to ensure that a third-party vendor's operations are secure
B. COBIT helps to ensure that a governance system is in place to sustain regulatory compliance
C. COBIT provides insight on how to derive value from the use of I&T
Answer: C
NEW QUESTION: 4
The Hadoop framework provides a mechanism for coping with machine issues such as faulty configuration or impending hardware failure. MapReduce detects that one or a number of machines are performing poorly and starts more copies of a map or reduce task. All the tasks run simultaneously and the task finish first are used. This is called:
A. Default Partitioner
B. IdentityMapper
C. Speculative Execution
D. Combine
E. IdentityReducer
Answer: C
Explanation:
Speculative execution: One problem with the Hadoop system is that by dividing the tasks across many nodes, it is possible for a few slow nodes to rate-limit the rest of the program. For example if one node has a slow disk controller, then it may be reading its input at only 10% the speed of all the other nodes. So when 99 map tasks are already complete, the system is still waiting for the final map task to check in, which takes much longer than all the other nodes. By forcing tasks to run in isolation from one another, individual tasks do not know where their inputs come from. Tasks trust the Hadoop platform to just deliver the appropriate input. Therefore, the same input can be processed multiple times in parallel, to exploit differences in machine capabilities. As most of the tasks in a job are coming to a close, the Hadoop platform will schedule redundant copies of the remaining tasks across several nodes which do not have other work to perform. This process is known as speculative execution. When tasks complete, they announce this fact to the JobTracker. Whichever copy of a task finishes first becomes the definitive copy. If other copies were executing speculatively, Hadoop tells the TaskTrackers to abandon the tasks and discard their outputs. The Reducers then receive their inputs from whichever Mapper completed successfully, first.
Reference: Apache Hadoop, Module 4: MapReduce
Note:
*Hadoop uses "speculative execution." The same task may be started on multiple boxes. The first one to finish wins, and the other copies are killed.
*There are a few reasons Hadoop can kill tasks by his own decisions:
Failed tasks are tasks that error out.
a) Task does not report progress during timeout (default is 10 minutes)
b) FairScheduler or CapacityScheduler needs the slot for some other pool (FairScheduler) or queue (CapacityScheduler).
c) Speculative execution causes results of task not to be needed since it has completed on other place.
Reference: Difference failed tasks vs killed tasks