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NEW QUESTION 29
A real estate company has a mission-critical application using Apache HBase in Amazon EMR. Amazon EMR is configured with a single master node. The company has over 5 TB of data stored on an Hadoop Distributed File System (HDFS). The company wants a cost-effective solution to make its HBase data highly available.
Which architectural pattern meets company's requirements?

  • A. Store the data on an EMR File System (EMRFS) instead of HDFS and enable EMRFS consistent view.
    Create a primary EMR HBase cluster with multiple master nodes. Create a secondary EMR HBase read- replica cluster in a separate Availability Zone. Point both clusters to the same HBase root directory in the same Amazon S3 bucket.
  • B. Store the data on an EMR File System (EMRFS) instead of HDFS. Enable EMRFS consistent view.
    Create an EMR HBase cluster with multiple master nodes. Point the HBase root directory to an Amazon S3 bucket.
  • C. Store the data on an EMR File System (EMRFS) instead of HDFS and enable EMRFS consistent view.
    Run two separate EMR clusters in two different Availability Zones. Point both clusters to the same HBase root directory in the same Amazon S3 bucket.
  • D. Use Spot Instances for core and task nodes and a Reserved Instance for the EMR master node.
    Configure
    the EMR cluster with multiple master nodes. Schedule automated snapshots using Amazon EventBridge.

Answer: A

 

NEW QUESTION 30
A company has developed an Apache Hive script to batch process data stared in Amazon S3. The script needs to run once every day and store the output in Amazon S3. The company tested the script, and it completes within 30 minutes on a small local three-node cluster.
Which solution is the MOST cost-effective for scheduling and executing the script?

  • A. Use AWS Lambda layers and load the Hive runtime to AWS Lambda and copy the Hive script.
    Schedule the Lambda function to run daily by creating a workflow using AWS Step Functions.
  • B. Create an AWS Glue job with the Hive script to perform the batch operation. Configure the job to run once a day using a time-based schedule.
  • C. Use the AWS Management Console to spin up an Amazon EMR cluster with Python Hue. Hive, and Apache Oozie. Set the termination protection flag to true and use Spot Instances for the core nodes of the cluster. Configure an Oozie workflow in the cluster to invoke the Hive script daily.
  • D. Create an AWS Lambda function to spin up an Amazon EMR cluster with a Hive execution step. Set KeepJobFlowAliveWhenNoSteps to false and disable the termination protection flag. Use Amazon CloudWatch Events to schedule the Lambda function to run daily.

Answer: B

 

NEW QUESTION 31
A media company wants to perform machine learning and analytics on the data residing in its Amazon S3 data lake. There are two data transformation requirements that will enable the consumers within the company to create reports:
* Daily transformations of 300 GB of data with different file formats landing in Amazon S3 at a scheduled time.
* One-time transformations of terabytes of archived data residing in the S3 data lake.
Which combination of solutions cost-effectively meets the company's requirements for transforming the data?
(Choose three.)

  • A. For daily incoming data, use Amazon Redshift to perform transformations.
  • B. For daily incoming data, use Amazon Athena to scan and identify the schema.
  • C. For archived data, use Amazon SageMaker to perform data transformations.
  • D. For daily incoming data, use AWS Glue workflows with AWS Glue jobs to perform transformations.
  • E. For daily incoming data, use AWS Glue crawlers to scan and identify the schema.
  • F. For archived data, use Amazon EMR to perform data transformations.

Answer: D,E,F

 

NEW QUESTION 32
......

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