Un arquitecto de soluciones administra una aplicación de análisis que almacena grandes cantidades de datos semiestructurados en un bucket de Amazon S3. El arquitecto desea un procesamiento de datos paralelo para acelerar el procesamiento y enriquecer los datos utilizando información almacenada en una base de datos de Amazon Redshift. ¿Qué solución cumple con estos requisitos?

La opción correcta es utilizar Amazon EMR para procesar los datos de S3 y enriquecerlos con Amazon Redshift. Amazon EMR es un servicio de clústeres gestionados que facilita la ejecución de frameworks de big data como Apache Spark y Apache Hive, ideales para el procesamiento paralelo de grandes volúmenes de datos semiestructurados en S3. EMR puede conectarse directamente a Amazon Redshift para leer y enriquecer los datos de S3, cumpliendo ambos requisitos de procesamiento paralelo y enriquecimiento. Amazon Athena es adecuado para consultas interactivas, no para procesamiento paralelo complejo o enriquecimiento con Redshift. Kinesis Data Streams es para streaming de datos en tiempo real, no para mover datos de S3 a Redshift para enriquecimiento. AWS Glue es un servicio ETL sin servidor, pero EMR es más potente para el procesamiento paralelo a gran escala y la integración directa con Redshift para el enriquecimiento de datos en este escenario.