Una empresa tiene entre 10 y 15 TB de archivos .csv sin comprimir en Amazon S3 y planea ejecutar una evaluación única usando Amazon Athena. La empresa quiere transformar los datos para reducir los tiempos de consulta y los costos de almacenamiento. ¿Qué formato de archivo y opción de compresión satisfacen mejor estos requisitos para las consultas de Athena?

El formato Apache Parquet con compresión Snappy es la mejor opción. Parquet es un formato de almacenamiento de datos columnar, lo que significa que Athena solo lee las columnas necesarias para una consulta, reduciendo drásticamente la cantidad de datos escaneados y, por lo tanto, el tiempo de consulta y los costos. Snappy es un algoritmo de compresión rápido que equilibra bien la relación de compresión y la velocidad de descompresión, optimizando el rendimiento de Athena. Las demás opciones son menos eficientes: .csv comprimido con zip: CSV es un formato de fila, no columnar, lo que significa que Athena escanearía todos los datos, incluso si solo se necesitan unas pocas columnas. JSON comprimido con bzip2: JSON también es un formato de fila. Bzip2 ofrece una alta compresión, pero es más lento para descomprimir que Snappy, lo que afectaría el rendimiento de las consultas. Apache Avro comprimido con LZO: Avro es un formato basado en filas, no columnar, y LZO, aunque rápido, no es tan eficiente como Snappy para el rendimiento general en Athena.