Une entreprise a besoin d'un moyen sans code pour transformer un grand jeu de données Parquet dans Amazon S3 en appliquant un encodage one-hot à certaines colonnes et en réécrivant les données transformées dans le même compartiment S3. Quelle solution répond à ces contraintes ?

AWS Glue DataBrew est un service de préparation de données sans code qui permet de nettoyer et de normaliser des données à l'aide d'une interface visuelle. Il prend en charge l'encodage one-hot comme transformation intégrée et peut lire et écrire des données Parquet directement depuis et vers S3, répondant ainsi à toutes les exigences. Les autres options sont incorrectes car : Amazon Athena SQL ne prend pas en charge l'encodage one-hot directement via SQL sans code personnalisé ou fonctions complexes. Un notebook interactif AWS Glue ETL implique l'écriture de code (PySpark ou Scala), ce qui contredit l'exigence "sans code". Amazon Redshift est un entrepôt de données et, bien qu'il puisse accéder à S3 via Redshift Spectrum, l'encodage one-hot nécessiterait des fonctions SQL complexes ou des UDF, et la gestion d'un cluster Redshift est plus lourde qu'une solution sans code.