MD-102 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
Allen is a network administrator for a hosting company. Multiple different companies store data on the same server. Which of the following is the best method to reduce security issues from co-mingling?
A. Install each data set on a separate VM
B. Install each data set on a separate drive
C. Install each data set on the same drive, but use EFS to encrypt each data set separately.
D. Install each data set on a separate partition
Answer: A
Explanation:
Visualization completely separates the data and prevents commingling. Visualization is a technology that enables customers to run multiple operating systems concurrently on a single physical server, where each of the operating systems runs as a self-contained computer, visualization is the creation of a virtual (rather than actual) version of something, such as an operating system, a server, a storage device, or network resources. It is a computing technology that enables a single user to access multiple physical devices. The goal of visualization is usually a more effective use of resources. It simplifies provisioning, while adding flexibility at the same time.
Answer options B and A are incorrect. An operating system can view partitions and drives just as if they were different folders/directories on the same drive.
Answer option C is incorrect. Encrypting the data sets with EFS will inhibit users' access for the data.

NEW QUESTION: 2

A. Option B
B. Option A
C. Option C
D. Option D
Answer: B

NEW QUESTION: 3
A Mobile Network Operator is building an analytics platform to analyze and optimize a company's operations using Amazon Athena and Amazon S3 The source systems send data in CSV format in real lime The Data Engineering team wants to transform the data to the Apache Parquet format before storing it on Amazon S3 Which solution takes the LEAST effort to implement?
A. Ingest CSV data from Amazon Kinesis Data Streams and use Amazon Glue to convert data into Parquet
B. Ingest CSV data using Apache Kafka Streams on Amazon EC2 instances and use Kafka Connect S3 to serialize data as Parquet.
C. Ingest CSV data from Amazon Kinesis Data Streams and use Amazon Kinesis Data Firehose to convert data into Parquet
D. Ingest CSV data using Apache Spark Structured Streaming in an Amazon EMR cluster and use Apache Spark to convert data into Parquet.
Answer: C