Un'azienda archivia i dati di training in file JSON annidati in S3 e necessita di un formato tabulare per il training di XGBoost. Quale approccio presenta il minor overhead operativo per convertire questi file JSON in dati tabulari?

La creazione di un job AWS Glue PySpark con la trasformazione Relationalize è l'approccio con il minor overhead operativo. AWS Glue è un servizio ETL serverless che gestisce automaticamente il provisioning e la scalabilità delle risorse. La trasformazione Relationalize è specificamente progettata per convertire dati semi-strutturati e annidati (come JSON) in un formato tabulare, semplificando il processo senza richiedere codice complesso. Scrivere codice Scala personalizzato ed eseguirlo su Amazon EMR Serverless richiederebbe più sforzo di sviluppo e gestione, anche se EMR Serverless riduce l'overhead operativo rispetto a EMR tradizionale. Una funzione AWS Lambda con reduce() non è adatta per grandi volumi di dati o file di grandi dimensioni a causa dei limiti di esecuzione e memoria di Lambda. Creare un database Amazon Athena e usare la funzione flatten è un'opzione valida per l'interrogazione, ma non crea direttamente un output tabulare persistente e ottimizzato per il training di XGBoost senza passaggi aggiuntivi.