某公司收到的 CSV 文件包含地址字段 Door_No、Street_Name、City 和 Zip_Code。该公司希望以特定的结构化格式将这些字段合并到一个列中，并以最少的编码工作量完成此操作。哪种方法可以满足此要求？

正确答案是使用 AWS Glue DataBrew 读取文件，并使用 NESTTOMAP 转换创建新列。NESTTOMAP 转换可以将多个源列（如 DoorNo、StreetName、City 和 ZipCode）合并到一个新的结构化列中，并为每个源列分配一个键，形成一个键值对的映射结构。这正是题目中“以特定的结构化格式将这些字段合并到一个列中”所要求的，且 DataBrew 提供了低代码或无代码的解决方案，满足了“以最少的编码工作量”的要求。 NESTTOARRAY 转换会将多个列的值合并到一个数组中，但不会保留原始列名作为键，不符合“特定结构化格式”的要求。PIVOT 转换用于将行转换为列，不适用于将多个列合并为一个结构化列的场景。编写 Python Lambda 函数虽然可以实现，但涉及编码工作，不满足“最少的编码工作量”的要求。