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NEW QUESTION 30
A company is hosting an enterprise reporting solution with Amazon Redshift. The application provides reporting capabilities to three main groups: an executive group to access financial reports, a data analyst group to run long-running ad-hoc queries, and a data engineering group to run stored procedures and ETL processes. The executive team requires queries to run with optimal performance. The data engineering team expects queries to take minutes.
Which Amazon Redshift feature meets the requirements for this task?

• A. Concurrency scaling
• B. Short query acceleration (SQA)
• C. Workload management (WLM)
• D. Materialized views

Answer: D

Explanation:
Materialized views:

NEW QUESTION 31
A retail company leverages Amazon Athena for ad-hoc queries against an AWS Glue Data Catalog. The data analytics team manages the data catalog and data access for the company. The data analytics team wants to separate queries and manage the cost of running those queries by different workloads and teams. Ideally, the data analysts want to group the queries run by different users within a team, store the query results in individual Amazon S3 buckets specific to each team, and enforce cost constraints on the queries run against the Data Catalog.
Which solution meets these requirements?

• A. Create Athena query groups for each team within the company and assign users to the groups.
• B. Create IAM groups and resource tags for each team within the company. Set up IAM policies that control user access and actions on the Data Catalog resources.
• C. Create Athena workgroups for each team within the company. Set up IAM workgroup policies that control user access and actions on the workgroup resources.
• D. Create Athena resource groups for each team within the company and assign users to these groups. Add S3 bucket names and other query configurations to the properties list for the resource groups.

Answer: C

Explanation:
https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2019/02/athena_workgroups/

NEW QUESTION 32
A media content company has a streaming playback application. The company wants to collect and analyze the data to provide near-real-time feedback on playback issues. The company needs to consume this data and return results within 30 seconds according to the service-level agreement (SLA). The company needs the consumer to identify playback issues, such as quality during a specified timeframe. The data will be emitted as JSON and may change schemas over time.
Which solution will allow the company to collect data for processing while meeting these requirements?

• A. Send the data to Amazon Kinesis Data Firehose with delivery to Amazon S3. Configure an S3 event trigger an AWS Lambda function to process the data. The Lambda function will consume the data and process it to identify potential playback issues. Persist the raw data to Amazon S3.
• B. Send the data to Amazon Managed Streaming for Kafka and configure an Amazon Kinesis Analytics for Java application as the consumer. The application will consume the data and process it to identify potential playback issues. Persist the raw data to Amazon DynamoDB.
• C. Send the data to Amazon Kinesis Data Streams and configure an Amazon Kinesis Analytics for Java application as the consumer. The application will consume the data and process it to identify potential playback issues. Persist the raw data to Amazon S3.
• D. Send the data to Amazon Kinesis Data Firehose with delivery to Amazon S3. Configure Amazon S3 to trigger an event for AWS Lambda to process. The Lambda function will consume the data and process it to identify potential playback issues. Persist the raw data to Amazon DynamoDB.

Answer: C

Explanation:
Explanation
https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-kinesis-data-analytics-for-java/

NEW QUESTION 33
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