一位数据工程师必须清理和准备存储在 Amazon S3 中的数 TB 原始数据，然后将处理后的数据加载到 Amazon Redshift 中进行分析。数据分析师需要运行复杂查询的能力。该解决方案应消除对复杂 ETL 管道的需求，并避免管理基础设施。哪种方法以最少的操作开销提供了所需的功能？

正确答案提供了最少操作开销的解决方案。AWS Glue DataBrew 是一种无服务器的数据准备服务，允许用户使用可视化界面清理和转换数据，无需编写代码或管理基础设施。AWS Glue 是一种无服务器 ETL 服务，可以轻松地将处理后的数据加载到 Amazon Redshift。Amazon Redshift 本身就是为复杂分析查询而设计的。 其他选项涉及更多的操作开销或不完全满足要求： 使用 Amazon EMR 需要管理集群。 AWS Lambda 不适合处理 TB 级别的数据。 Amazon Kinesis Data Firehose 主要用于流式数据摄取。 AWS DMS 主要用于数据库迁移，不适用于常规的 ETL 管道。 Amazon Athena 和 Redshift Spectrum 虽然可以运行查询，但将数据加载到 Redshift 可以提供更好的查询性能，尤其对于复杂查询。