一位数据工程师订阅了一个S3存储桶，以获取提供经济指标的AWS Data Exchange产品。工程师必须将传入的经济数据与Amazon Athena中的现有表进行连接，并在30-60分钟内完成所有转换。哪种经济高效的解决方案符合这些要求？

正确答案是使用S3事件触发Lambda函数来启动AWS Glue作业。当新的经济数据到达S3存储桶时，S3事件通知Lambda函数，Lambda函数随即启动一个AWS Glue作业。Glue作业能够高效地读取S3中的数据，并与Athena中的现有表进行连接（Athena可以直接查询S3数据），然后将结果写回S3。这种方法经济高效，因为Glue是无服务器的，按需付费，且Lambda触发机制确保了实时处理（30-60分钟内完成）。 其他选项不符合要求： Kinesis Data Streams和Firehose引入了不必要的复杂性和成本，且Kinesis主要用于流式数据，而这里是文件到达S3。 SageMaker Data Wrangler虽然功能强大，但通常用于交互式数据准备，不适合作为自动化、定期运行的批处理作业，且可能成本较高。 预置Redshift集群成本高昂，且对于这种批处理合并任务来说，可能过度配置，不符合“经济高效”的要求。