Ein Unternehmen speichert Trainingsdaten in verschachtelten JSON-Dateien in S3 und benötigt ein tabellarisches Format für das XGBoost-Training. Welcher Ansatz hat den geringsten operativen Aufwand, um diese JSON-Dateien in tabellarische Daten umzuwandeln?

Die Erstellung eines AWS Glue PySpark-Jobs mit der Relationalize-Transformation ist die effizienteste Lösung. AWS Glue ist ein vollständig verwalteter ETL-Dienst, der speziell für die Datenverarbeitung in großem Maßstab entwickelt wurde. Die Relationalize-Transformation ist eine integrierte Funktion, die verschachtelte JSON-Daten automatisch in ein flaches, tabellarisches Format umwandelt, was den operativen Aufwand minimiert. Benutzerdefinierter Scala-Code mit EMR Serverless erfordert mehr Entwicklungs- und Wartungsaufwand. Eine AWS Lambda-Funktion mit Python und reduce() ist für große Datenmengen und komplexe Transformationen weniger geeignet und kann zu Timeout-Problemen führen. Amazon Athena ist ein Abfragedienst, keine ETL-Lösung, und die "Flatten"-Funktion ist nicht direkt für die Umwandlung komplex verschachtelter JSON-Strukturen in ein vollständig relationales Schema gedacht, sondern eher für das Entpacken von Arrays oder einfachen Strukturen.