Ein Dateningenieur muss aufgrund geänderter Geschäftsanforderungen die Datenqualitätsregeln für 1.000 AWS Glue Data Catalog-Tabellen aktualisieren. Welcher Ansatz erreicht dies mit dem geringsten Betriebsaufwand?
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Richtige Antwort: Erstellen Sie eine AWS Lambda-Funktion, die einen API-Aufruf an AWS Glue Data Quality sendet, um die Bearbeitungen vorzunehmen..
Warum dies die Antwort ist
Die Erstellung einer AWS Lambda-Funktion, die API-Aufrufe an AWS Glue Data Quality sendet, ist der Ansatz mit dem geringsten Betriebsaufwand. AWS Glue Data Quality bietet eine API, um Regeln programmgesteuert zu verwalten, was eine effiziente Massenaktualisierung von 1.000 Tabellen ermöglicht. Lambda ist serverlos und skaliert automatisch, was den Verwaltungsaufwand minimiert. Eine AWS Glue ETL-Pipeline für jede Tabelle wäre ineffizient und würde 1.000 separate Jobs erfordern, was den Betriebsaufwand erheblich erhöht. Ein Amazon EMR-Cluster ist für diese Aufgabe überdimensioniert und teurer; EMR ist eher für komplexe Big-Data-Verarbeitung gedacht. Die manuelle Bearbeitung über die AWS Management Console ist bei 1.000 Tabellen praktisch unmöglich und extrem zeitaufwendig.
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