一个实时分析应用程序必须每分钟摄取和转换 5 GB 的社交媒体数据，然后将其加载到支持快速查询的数据存储中。哪种架构满足这些要求？

正确答案提供了一个实时、可扩展且高效的解决方案。Amazon Kinesis Data Streams 能够实时摄取大量数据。Amazon Managed Service for Apache Flink（以前称为 Kinesis Data Analytics for Apache Flink）非常适合对流数据进行实时转换和分析。Amazon DynamoDB 是一个高性能的 NoSQL 数据库，支持快速查询，非常适合存储转换后的数据。 其他选项不满足所有要求： EventBridge 主要用于事件路由，不适合高吞吐量数据摄取；ElastiCache (Memcached) 是缓存服务，不适合作为持久数据存储。 SQS 是消息队列服务，不适合实时流数据摄取；Lambda 适合事件驱动的短期任务，但对于每分钟 5GB 的持续数据流转换可能效率不高；S3 是对象存储，查询速度不如专用数据库。 SNS 是发布/订阅消息服务，不适合数据摄取；EMR 适合批处理，不适合实时转换；RDS 是关系型数据库，对于社交媒体这种非结构化或半结构化数据以及高吞吐量写入可能不是最佳选择。