AWS认证考试Redshift试卷

AWS认证考试Redshift试卷考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：AWS认证考试Redshift试卷考核对象：AWS认证Redshift考试考生题型分值分布：-判断题（总共10题，每题2分）总分20分-单选题（总共10题，每题2分）总分20分-多选题（总共10题，每题2分）总分20分-案例分析（总共3题，每题6分）总分18分-论述题（总共2题，每题11分）总分22分总分：100分---一、判断题（每题2分，共20分）1.Redshift是AWS提供的完全托管的云数据仓库服务。2.RedshiftSpectrum允许直接查询存储在S3中的数据，无需将数据加载到Redshift集群中。3.Redshift的查询优化器不支持使用CTE（公用表表达式）优化查询性能。4.Redshift的簇表（ClusteredTable）比非簇表（Non-ClusteredTable）查询性能更差。5.Redshift的IAM角色可以用于自动管理集群的访问权限。6.Redshift的VPC端点允许在VPC内部安全访问Redshift集群，无需通过公共互联网。7.Redshift的自动扩展功能可以动态调整集群的节点数量。8.Redshift的查询队列（QueryQueue）只能分为标准队列和优先队列两种类型。9.Redshift的数据压缩默认对所有列启用，无需手动配置。10.Redshift的TimeTravel功能可以保留数据快照，但无法恢复到特定时间点。二、单选题（每题2分，共20分）1.以下哪个选项是Redshift中用于优化查询性能的物理设计策略？A.增加更多节点的集群规模B.使用簇表并合理分配排序键C.提高磁盘I/O速度D.减少数据压缩比例2.RedshiftSpectrum中，以下哪个组件负责解析和执行查询？A.DataCatalogB.QueryEditorC.QueryProcessorD.StorageHandler3.在Redshift中，以下哪种文件格式最适合存储结构化数据？A.ParquetB.ORCC.JSOND.Avro4.Redshift的IAM角色与用户组的主要区别是什么？A.角色可以跨账户授权，用户组仅限当前账户B.角色支持临时凭证，用户组不支持C.角色用于自动化任务，用户组用于手动权限分配D.角色有成本限制，用户组无限制5.Redshift的VPC端点类型中，以下哪个用于通过私有网络访问S3？A.GatewayEndpointB.InterfaceEndpointC.NATGatewayD.VPNTunnel6.Redshift的查询队列优先级中，以下哪个队列的优先级最高？A.StandardQueueB.PriorityQueueC.EmergencyQueueD.BackgroundQueue7.Redshift的TimeTravel功能默认保留数据快照的时间是多久？A.24小时B.7天C.30天D.90天8.Redshift的簇表排序键选择原则中，以下哪个是最佳实践？A.选择高基数列作为排序键B.选择低基数列作为排序键C.忽略排序键对性能的影响D.使用所有列作为排序键9.Redshift的自动扩展功能中，以下哪个参数可以调整？A.集群节点类型B.分区数量C.数据压缩比例D.查询队列优先级10.Redshift的DataCatalog中，以下哪种存储格式支持列式存储？A.AmazonS3B.AmazonRDSC.AmazonDynamoDBD.AmazonElasticsearch三、多选题（每题2分，共20分）1.Redshift的物理设计策略中，以下哪些因素会影响查询性能？A.分区数量B.排序键选择C.数据压缩比例D.集群节点数量E.查询队列配置2.RedshiftSpectrum的组件中，以下哪些是核心组件？A.DataCatalogB.QueryEditorC.QueryProcessorD.StorageHandlerE.RedshiftCluster3.Redshift的文件格式中，以下哪些支持列式存储？A.ParquetB.ORCC.JSOND.AvroE.CSV4.Redshift的IAM角色中，以下哪些权限可以授权给角色？A.S3访问权限B.EC2访问权限C.RDS访问权限D.Lambda访问权限E.CloudWatch访问权限5.Redshift的VPC端点中，以下哪些类型可以用于访问AWS服务？A.GatewayEndpointB.InterfaceEndpointC.NATGatewayD.VPNTunnelE.DirectConnect6.Redshift的查询队列中，以下哪些队列类型存在？A.StandardQueueB.PriorityQueueC.EmergencyQueueD.BackgroundQueueE.CustomQueue7.Redshift的TimeTravel功能中，以下哪些操作受支持？A.恢复数据快照B.查看历史查询日志C.删除数据快照D.修改表结构E.导出数据到S38.Redshift的簇表设计原则中，以下哪些是最佳实践？A.选择高基数列作为排序键B.避免使用NULL值多的列作为排序键C.使用所有列作为排序键D.分区表时选择高基数列作为分区键E.忽略排序键对性能的影响9.Redshift的自动扩展功能中，以下哪些参数可以动态调整？A.集群节点类型B.分区数量C.数据压缩比例D.查询队列优先级E.集群节点数量10.Redshift的DataCatalog中，以下哪些存储格式支持数据压缩？A.AmazonS3B.AmazonRDSC.AmazonDynamoDBD.AmazonElasticsearchE.AmazonOpenSearch四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：某公司使用Redshift集群存储和分析大规模数据，集群配置为8个DC2.xlarge节点，使用标准队列执行查询。最近发现部分复杂查询执行时间过长，影响业务效率。管理员决定优化集群性能，以下操作哪些是合理的？A.将集群节点类型升级为RA3.xlarge。B.将标准队列改为优先队列执行复杂查询。C.在表中添加分区键并重新加载数据。D.减少数据压缩比例以提高查询速度。E.使用簇表并选择合适的排序键。案例2：某公司需要通过RedshiftSpectrum查询存储在S3中的数据，但遇到权限问题。管理员检查后发现，Redshift集群没有访问S3的权限。以下哪些操作可以解决该问题？A.在Redshift集群中创建IAM角色并授权S3访问权限。B.在VPC中创建GatewayEndpoint连接S3。C.在S3桶中设置公共访问权限。D.使用Lambda函数代理Redshift的S3访问请求。E.在Redshift集群中直接配置S3访问密钥。案例3：某公司使用Redshift存储销售数据，需要保留历史数据以便TimeTravel功能恢复。管理员配置了TimeTravel功能，但发现无法恢复到特定时间点的数据。以下哪些原因可能导致该问题？A.TimeTravel功能未启用。B.数据快照保留时间不足。C.查询权限不足无法访问历史数据。D.数据表未分区导致无法恢复特定分区数据。E.Redshift集群版本不支持TimeTravel功能。五、论述题（每题11分，共22分）1.论述Redshift的物理设计与性能优化策略。请结合实际场景，详细说明Redshift的物理设计如何影响查询性能，并列举至少三种优化策略及其适用场景。2.论述RedshiftSpectrum的优势及其应用场景。请结合实际案例，说明RedshiftSpectrum如何扩展Redshift的数据处理能力，并分析其适用场景及优势。---标准答案及解析一、判断题1.√2.√3.×（Redshift的查询优化器支持使用CTE优化查询性能。）4.×（簇表通过合理分配排序键可以提高查询性能。）5.√6.√7.√8.×（Redshift的查询队列分为标准队列、优先队列和紧急队列。）9.×（Redshift的数据压缩需要手动配置。）10.×（Redshift的TimeTravel功能可以保留数据快照并恢复到特定时间点。）二、单选题1.B2.C3.A4.A5.B6.B7.C8.A9.A10.A三、多选题1.A,B,C,D,E2.A,C,D3.A,B4.A,B,C,D,E5.A,B6.A,B,C7.A,B,C8.A,B,D9.A,E10.A四、案例分析案例1：正确参考答案：A,B,E解析：-A.升级节点类型可以提高集群计算能力，适合处理复杂查询。-B.优先队列可以优先执行复杂查询，提高业务效率。-E.簇表通过合理分配排序键可以显著优化查询性能。错误选项：-C.分区键可以提高查询性能，但需要结合具体场景使用。-D.减少数据压缩比例会降低存储效率，不适合长期优化。案例2：正确参考答案：A,B解析：-A.IAM角色可以安全地授权Redshift访问S3，无需直接配置密钥。-B.GatewayEndpoint可以允许Redshift通过私有网络访问S3。错误选项：-C.公共访问权限不安全，不适合企业级应用。-D.Lambda函数代理会增加复杂度，不推荐用于常规场景。-E.直接配置密钥不安全，建议使用IAM角色。案例3：正确参考答案：A,B,C解析：-A.TimeTravel功能未启用会导致无法恢复数据。-B.数据快照保留时间不足会导致无法恢复到特定时间点。-C.查询权限不足会导致无法访问历史数据。错误选项：-D.数据表分区不影响TimeTravel功能的使用。-E.Redshift集群版本支持TimeTravel功能，无需额外验证。五、论述题1.论述Redshift的物理设计与性能优化策略。Redshift的物理设计通过分区、排序键、数据压缩等策略影响查询性能。-分区：通过将数据按特定列分区，可以减少查询扫描的数据量，提高查询效率。例如，按日期分区销售数据，查询特定日期的数据时只需扫描对应分区。-排序键：簇表通过排序键对数据进行物理排序，可以显著提高查询性能。选择高基数列作为排序键，可以减少数据扫描范围。例如，按用户ID排序用户表，查询特定用户数据时只需扫描对应排序块。-数据压缩：Redshift支持多种数据压缩格式，如GZIP、Zstandard等，可以减少存储空间并提高I/O效率。例如，对文本数据使用GZIP压缩，可以减少磁盘I/O并提高查询速度。2.论述RedshiftSpectrum的优势及其应用场景。RedshiftSpectrum通过集成DataCatalo