一位机器学习工程师需要将历史数据直接从 Amazon S3、Amazon Athena 和 Snowflake 加载到 SageMaker 中以构建模型。他们应该使用哪个工具来查询这些源并将其导入 SageMaker？

SageMaker Data Wrangler 是一款专门为简化数据准备和特征工程而设计的服务。它允许工程师直接从 Amazon S3、Amazon Athena 和 Snowflake 等多种数据源连接、查询、转换和导入数据到 SageMaker 中，非常适合构建模型前的准备工作。 其他选项不适合此场景： AWS Glue DataBrew 主要用于可视化数据准备和转换，但其数据导入到 SageMaker 的集成不如 Data Wrangler 直接和全面。 SageMaker Pipelines 专注于自动化机器学习工作流，AWS DataSync 用于数据传输，它们本身不直接提供从这些数据源查询和导入数据到 SageMaker 的功能。 SageMaker Feature Store 用于存储和管理特征，Apache Spark 连接器可以用于摄取数据，但 Data Wrangler 提供了一个更集成、更易用的端到端解决方案，涵盖了从查询到导入的整个过程。