Ein Unternehmen streamt CSV-Datensätze in Echtzeit und möchte diese im Apache Parquet-Format auf Amazon S3 speichern. Welche Option erfordert den geringsten Entwicklungsaufwand, um eingehende CSV-Daten vor der Speicherung in S3 in Parquet zu konvertieren?
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Richtige Antwort: Verwenden Sie Amazon Kinesis Data Streams und Amazon Kinesis Data Firehose, um eingehende CSV-Daten in Parquet umzuwandeln..
Warum dies die Antwort ist
Die Verwendung von Amazon Kinesis Data Streams und Kinesis Data Firehose ist die Option mit dem geringsten Entwicklungsaufwand. Kinesis Data Streams erfasst die Echtzeit-CSV-Daten. Kinesis Data Firehose kann dann diese Daten direkt von Kinesis Data Streams lesen und bietet eine integrierte Funktion zur Konvertierung von Datenformaten, einschließlich CSV zu Apache Parquet, bevor sie in Amazon S3 gespeichert werden. Dies erfordert keine benutzerdefinierte Codeentwicklung oder die Verwaltung von Servern. Die anderen Optionen erfordern mehr Entwicklungs- und Verwaltungsaufwand: Apache Kafka Streams auf EC2 erfordert die Einrichtung und Verwaltung von EC2-Instanzen und Kafka-Clustern. AWS Glue zur Konvertierung von Daten erfordert die Entwicklung von Glue ETL-Jobs. Apache Spark Structured Streaming auf EMR erfordert die Bereitstellung und Verwaltung eines EMR-Clusters und die Entwicklung von Spark-Anwendungen.
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