一家营销公司将点击流数据存储在 Amazon S3 中，并每天运行 SQL 查询，JOIN 位于不同存储桶中的 S3 对象以生成 KPI。该公司需要一个支持分区查询的无服务器解决方案，同时保留 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证并最大限度地降低成本。哪个选项能以最具成本效益的方式满足这些要求？

Amazon Athena 是一个交互式查询服务，可以直接查询 Amazon S3 中的数据，支持分区查询，并且由于其无服务器特性，用户只需为查询的数据量付费，这使其成为最具成本效益的解决方案。Athena 通过与 Apache Iceberg、Apache Hudi 或 Delta Lake 等开放表格式结合使用，可以提供 ACID 事务保证。 Amazon S3 Select 仅支持对单个 S3 对象进行过滤，无法执行 JOIN 操作。Amazon Redshift Spectrum 确实支持 S3 数据查询和 JOIN，但它需要一个运行中的 Redshift 集群，这会增加成本。Amazon EMR 是一个大数据处理框架，功能强大但管理复杂且成本较高，不符合“无服务器”和“最大限度降低成本”的要求。