Uma empresa recebe arquivos CSV com os campos de endereço Door_No, Street_Name, City e Zip_Code. A empresa deseja combinar esses campos em uma única coluna em um formato estruturado específico com o menor esforço de codificação. Qual abordagem atende a esse requisito?

A opção correta é usar o AWS Glue DataBrew com a transformação NESTTOMAP. O DataBrew é uma ferramenta visual de preparação de dados que permite combinar campos de forma estruturada com baixo esforço de codificação. A transformação NESTTOMAP é ideal para agrupar múltiplas colunas (DoorNo, StreetName, City, ZipCode) em uma única coluna do tipo map ou struct, onde cada campo original se torna uma chave-valor dentro da nova coluna, mantendo a estrutura dos dados de endereço. A transformação NESTTOARRAY não é adequada porque criaria uma lista de valores sem chaves, perdendo a identificação de cada componente do endereço. PIVOT é usado para transformar linhas em colunas, o que não é o objetivo aqui. Escrever uma função Lambda em Python seria uma solução programática, mas exige codificação, o que contraria o requisito de "menor esforço de codificação" que o DataBrew oferece de forma visual.