Un ingénieur de données a configuré un crawler AWS Glue pour cataloguer des données dans un compartiment S3 qui contient à la fois des fichiers .csv et .json. Le crawler a été configuré pour exclure les fichiers .json, mais lors de l'exécution de requêtes Athena, les fichiers .json sont toujours traités. L'ingénieur doit résoudre ce problème sans modifier l'accès aux fichiers .csv et souhaite les temps de requête les plus courts possibles. Quelle est la meilleure solution ?

Déplacer les fichiers .json vers un chemin différent dans le compartiment S3 est la meilleure solution car cela garantit que le crawler AWS Glue ne les découvrira pas du tout, et donc Athena ne les inclura pas dans les requêtes. Cette approche sépare physiquement les données, ce qui est une pratique courante pour optimiser les performances des requêtes et la gestion des données. Ajuster les paramètres du crawler AWS Glue pour exclure les fichiers .json est une bonne étape, mais le problème indique que cela a déjà été fait et que les fichiers sont toujours traités. Il est possible qu'il y ait une mauvaise configuration ou une limitation du crawler qui ne gère pas l'exclusion comme prévu. Utiliser la console Athena pour exclure les fichiers .json nécessiterait d'ajouter des clauses WHERE ou des filtres à chaque requête, ce qui est inefficace, sujet aux erreurs et n'empêche pas Athena de scanner les métadonnées ou même une partie des données des fichiers .json, augmentant ainsi les temps de requête et les coûts. Utiliser des politiques de compartiment S3 pour bloquer l'accès aux fichiers .json empêcherait l'accès, mais le crawler pourrait toujours tenter de les cataloguer ou Athena pourrait toujours les voir dans le catalogue, ce qui pourrait entraîner des erreurs ou des comportements inattendus lors des requêtes. De plus, cela n'optimise pas les temps de requête en réduisant le volume de données scannées.