Una empresa almacena millones de archivos JSON de 1 KB con resultados de pruebas en S3, provenientes de instalaciones de pruebas globales. Un ingeniero de datos debe convertir esos archivos a Apache Parquet y cargarlos en Amazon Redshift. El pipeline actual utiliza AWS Glue para el procesamiento, Step Functions para la orquestación y EventBridge para la programación. A medida que se añaden más instalaciones, el tiempo de procesamiento ha aumentado. ¿Qué cambio reducirá más el tiempo de procesamiento?

La opción correcta es usar la agrupación de archivos de marcos dinámicos de AWS Glue. Procesar millones de archivos pequeños en S3 es ineficiente debido a la sobrecarga de metadatos y la inicialización de tareas. La agrupación de archivos de Glue combina estos archivos pequeños en archivos más grandes antes del procesamiento, lo que reduce significativamente la cantidad de operaciones de E/S y mejora el rendimiento general del trabajo de Glue, haciendo el pipeline más escalable. La opción de Lambda para agrupar archivos añade complejidad y un paso de procesamiento adicional, lo que podría aumentar el tiempo total. El comando COPY de Redshift no es adecuado para archivos JSON pequeños y no resuelve el problema de procesamiento de Glue. Usar EMR en lugar de Glue es una reestructuración importante y no aborda directamente la ineficiencia de procesar archivos pequeños de la manera más optimizada dentro del ecosistema de Glue.