Un ingeniero de datos debe cargar archivos .csv estructurados (15 columnas) en un data lake de Amazon S3. Los analistas ejecutan consultas de Amazon Athena que normalmente hacen referencia a solo una o dos columnas y rara vez escanean el archivo completo. ¿Qué enfoque es el más rentable?

La opción correcta es utilizar AWS Glue para convertir los datos a Apache Parquet. Parquet es un formato de almacenamiento columnar optimizado para el rendimiento y el costo en consultas analíticas. Dado que los analistas consultan solo unas pocas columnas, Parquet permite a Athena leer únicamente los datos relevantes, reduciendo la cantidad de datos escaneados y, por lo tanto, el costo. Las otras opciones son menos eficientes: Mantener el formato .csv (opción 1) es costoso porque Athena escanearía el archivo completo para cada consulta, incluso si solo se necesitan unas pocas columnas. JSON (opción 2) es un formato basado en filas, lo que también resultaría en un escaneo completo del archivo para consultas de columnas específicas. Apache Avro (opción 3) es un formato basado en filas que, aunque es bueno para la evolución del esquema, no ofrece las mismas ventajas de rendimiento y costo para consultas columnares que Parquet.