一个报告系统每天向 Amazon S3 存储桶传输数百个 .csv 文件。公司必须将这些文件转换为 Apache Parquet 格式，并将结果存储在转换后的数据存储桶中。哪种解决方案能以最少的开发工作量满足此要求？

AWS Glue 是一种完全托管的 ETL 服务，非常适合此场景。AWS Glue 爬网程序可以自动发现 S3 存储桶中的 .csv 文件的模式，并将其元数据存储在 AWS Glue Data Catalog 中。然后，AWS Glue ETL 作业可以使用这些元数据，通过自动生成的 PySpark 或 Scala 脚本轻松地将数据从 .csv 转换为 Apache Parquet 格式，并将其写入目标 S3 存储桶，从而最大限度地减少开发工作量。 其他选项的不足之处： Amazon EMR 需要管理集群，并且需要编写和维护 Spark 应用程序，开发和运维开销较大。 AWS Batch 可以运行自定义脚本，但需要手动处理数据发现、模式演变和转换逻辑，开发工作量大。 AWS Lambda 函数对于处理数百个文件可能需要复杂的协调和错误处理机制，并且单个 Lambda 函数的执行时间限制可能不适合大型文件转换，增加了开发复杂性。