Ein Unternehmen benötigt eine No-Code-Möglichkeit, um einen großen Parquet-Datensatz in Amazon S3 zu transformieren, indem es eine One-Hot-Kodierung auf einige Spalten anwendet und die transformierten Daten zurück in denselben S3-Bucket schreibt. Welche Lösung erfüllt diese Anforderungen?

AWS Glue DataBrew ist eine visuelle Datenaufbereitungslösung, die eine No-Code-Oberfläche bietet, um Daten für Analysen und Machine Learning zu bereinigen und zu normalisieren. Es unterstützt über 300 integrierte Transformationen, einschließlich One-Hot-Kodierung, und kann direkt mit Daten in Amazon S3 arbeiten. Ein DataBrew-Projekt ermöglicht die Erstellung eines Rezepts für die Transformation und die Ausführung eines Jobs, um die Ergebnisse zurück nach S3 zu schreiben. Amazon Athena erfordert SQL-Kenntnisse und ist keine No-Code-Lösung. AWS Glue ETL-Notebooks erfordern das Schreiben von Code (PySpark oder Scala) und sind ebenfalls keine No-Code-Lösung. Amazon Redshift und Redshift Spectrum sind für Data Warehousing und Abfragen optimiert, erfordern SQL und sind für diese spezifische No-Code-Transformationsaufgabe überdimensioniert und komplex.