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2025年AWS认证AMAZONREDSHIFT与KINESIS数据流集成专题试卷及解析1

2025年AWS认证AmazonRedshift与Kinesis数据流

集成专题试卷及解析

2025年AWS认证AmazonRedshift与Kinesis数据流集成专题试卷及解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在将KinesisDataStreams中的数据实时加载到AmazonRedshift时，以下哪

种方法是最推荐的？

A、使用AWSGlue作业定期从Kinesis读取数据并批量插入Redshift

B、通过KinesisDataFirehose直接将数据流式传输到Redshift

C、编写自定义应用程序从Kinesis读取数据并使用COPY命令加载

D、使用AWSLambda函数处理Kinesis事件并逐条插入Redshift

【答案】B

【解析】正确答案是B。KinesisDataFirehose是专门为将流数据直接加载到数据仓

库（如Redshift）而设计的托管服务，它能自动处理数据转换、批处理和加载。A选项

的Glue作业更适合ETL而非实时流；C选项需要自行管理批处理逻辑；D选项的逐

条插入效率极低。知识点：Kinesis与Redshift集成方式。易错点：容易混淆Firehose

和普通DataStreams的区别。

2、当需要将KinesisDataStreams中的JSON数据转换为Redshift兼容格式时，

最佳实践是？

A、在Redshift中使用JSON函数直接解析

B、使用KinesisDataAnalytics进行实时转换

C、通过KinesisDataFirehose的AWSLambda转换功能

D、在源应用中直接生成Redshift格式数据

【答案】C

【解析】正确答案是C。Firehose内置的Lambda转换功能可以在数据加载前进行

格式转换，这是最经济高效的方案。A选项会增加Redshift负担；B选项更适合实时

分析而非数据加载；D选项不够灵活。知识点：数据格式转换最佳实践。易错点：容易

忽略Firehose的转换能力。

3、RedshiftSpectrum与Kinesis集成的主要优势是什么？

A、实现毫秒级查询延迟

B、直接查询S3中的流数据而无需加载

C、自动优化Kinesis分片数量

D、提供数据加密功能

【答案】B

2025年AWS认证AMAZONREDSHIFT与KINESIS数据流集成专题试卷及解析2

【解析】正确答案是B。Spectrum允许直接查询S3中的数据，结合KinesisFirehose

的S3备份功能可实现灵活分析。A选项不正确，Spectrum仍有延迟；C选项与Spectrum

无关；D选项是基础功能。知识点：Redshift扩展查询能力。易错点：容易混淆Spectrum

和普通Redshift表的区别。

4、在Kinesis到Redshift的数据管道中，哪个组件负责数据去重？

A、KinesisDataStreams

B、KinesisDataFirehose

C、RedshiftCOPY命令

D、AWSGlue

【答案】C

【解析】正确答案是C。Redshift的COPY命令配合STL_LOAD_COMMITS表

可以实现去重检查。A和B选项不处理去重；D选项需要额外配置。知识点：数据质

量保证机制。易错点：容易忽略COPY命令的高级功能。

5、当Kinesis生产速率超过Redshift加载能力时，应该优先调整哪个参数？

A、增加Kinesis分片数量

B、提高Redshift节点类型

C、调整Firehose缓冲大小

D、启用数据压缩

【答案】C

【解析】正确答案是C。调整Firehose缓冲大小可以控制批处理频率，平衡实时性

和吞吐量。A选项会增加成本；B选项是最终手段；D选项与速率无关。知识点：流处

理性能调优