一位机器学习工程师必须构建一个管道，用于从PB级的非结构化数据中发现并移除PII，然后使用清理后的数据训练SageMaker模型。哪种解决方案能够大规模满足此要求？

正确答案是使用AWS Glue交互式会话中的Apache Spark无服务器引擎并应用Detect PII转换。AWS Glue的无服务器Spark引擎能够处理PB级数据，而Detect PII转换是专门为大规模发现和移除敏感信息而设计的。Glue交互式会话提供了一个灵活的环境来开发和测试这些转换。 其他选项不适合大规模处理或不具备移除PII的能力： Amazon SageMaker Canvas和AWS Glue Data Wrangler主要用于数据准备和特征工程，虽然可以处理数据，但它们在PB级PII检测和移除方面不如AWS Glue的Detect PII转换高效和专门。 Amazon SageMaker Clarify API主要用于模型可解释性和偏差检测，不直接提供大规模PII检测和移除功能。 Amazon Comprehend的DetectEntities API可以检测实体，包括PII，但它更适合文本分析，并且在处理PB级非结构化数据时，需要额外的集成和大规模处理机制，不如AWS Glue的Detect PII转换那样直接和高效。