Une entreprise doit ingérer des données depuis Amazon S3, Amazon Redshift et Snowflake dans Amazon SageMaker Data Wrangler. Les données ingérées doivent toujours refléter les dernières modifications dans les systèmes sources. Quelle approche répond à cette exigence ?
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Bonne réponse : Utiliser des connexions cataloguées pour importer des données des sources vers Data Wrangler..
Pourquoi c'est la réponse
L'utilisation de connexions cataloguées est la méthode recommandée car elle permet à Data Wrangler de se connecter directement aux sources de données (S3, Redshift, Snowflake) et de refléter les dernières modifications. Ces connexions sont gérées via AWS Glue Data Catalog, qui maintient à jour les métadonnées des sources, assurant ainsi que Data Wrangler accède toujours aux données les plus récentes. Les connexions directes ne sont pas une option standard pour ces sources dans Data Wrangler. Utiliser AWS Glue ou AWS Lambda pour extraire et importer les données ajouterait une couche d'orchestration inutile et complexe, ce qui est moins efficace que les connexions cataloguées intégrées de Data Wrangler pour ce cas d'utilisation.
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