一家公司将 JSON 和 CSV 数据集存储在 S3 中，并且还拥有适用于 SQL Server 的 Amazon RDS、预置容量的 DynamoDB 表以及 Amazon Redshift 集群。数据科学家需要使用类似 SQL 的语法查询所有这些源，并尽量减少操作开销。哪种解决方案符合此要求？

正确答案通过 AWS Glue 抓取所有数据源（S3、RDS、DynamoDB、Redshift），并将元数据统一存储在 AWS Glue Data Catalog 中。Amazon Athena 可以利用 Data Catalog，提供类似 SQL 的接口来查询 S3 中的 JSON 和 CSV 数据。对于 DynamoDB，Athena 可以通过 Data Catalog 联邦查询，并支持 PartiQL 对 JSON 数据进行查询，满足了数据科学家使用类似 SQL 语法查询所有数据源的需求，同时最大程度地减少了操作开销。 选项 B 错误，因为 Redshift Spectrum 主要用于查询 S3 中的数据，对于 RDS 和 DynamoDB 的直接查询能力不如 Athena 灵活。 选项 C 错误，因为它引入了额外的 AWS Glue 作业来转换 JSON 数据，增加了操作开销和数据延迟，不符合“尽量减少操作开销”的要求。 选项 D 错误，因为它要求将所有数据转换为 Parquet 格式并存储在 S3 中，这会增加存储和转换成本，并且不直接支持对原始数据源的实时查询，不符合“尽量减少操作开销”的要求。