您需要对PB级数据集执行探索性数据分析 (EDA)，并且不管理集群基础设施，只为运行的查询付费，并使用 Jupyter notebook 以 Python 编写分析。哪种解决方案满足这些限制？

正确答案是“在 Amazon Athena 中运行 Apache Spark”。Amazon Athena 是一项无服务器交互式查询服务，允许您使用标准 SQL 直接分析 Amazon S3 中的数据。它支持 Apache Spark，这意味着您可以使用 Jupyter notebook 以 Python 编写分析，而无需管理任何集群基础设施，并且只需为运行的查询付费。这完美符合所有要求。 “在 Amazon SageMaker 中运行 Apache Spark”是错误的，因为虽然 SageMaker 支持 Spark，但它通常涉及管理实例或集群配置，不完全是无服务器按查询付费模型。 “在您预置的 Amazon EMR 集群上运行 Apache Spark”是错误的，因为它要求您预置和管理 EMR 集群，这与“不管理集群基础设施”的要求相悖。 “使用与 Amazon Redshift 集成的 Apache Spark”是错误的，因为 Amazon Redshift 是一个数据仓库服务，需要预置和管理集群，并且其计费模式基于集群运行时间，而非纯粹的按查询付费。