Un'azienda archivia milioni di file JSON di risultati di test da 1 KB in S3, provenienti da strutture di test globali. Un ingegnere dei dati deve convertire questi file in Apache Parquet e caricarli in Amazon Redshift. La pipeline attuale utilizza AWS Glue per l'elaborazione, Step Functions per l'orchestrazione ed EventBridge per la pianificazione. Con l'aggiunta di nuove strutture, il tempo di elaborazione è aumentato. Quale modifica ridurrà maggiormente il tempo di elaborazione?

L'opzione corretta riduce il tempo di elaborazione sfruttando la capacità di AWS Glue di raggruppare automaticamente molti piccoli file JSON in file più grandi durante l'ingestione tramite i dynamic frame. Questo approccio è efficiente perché riduce il numero di operazioni di I/O su S3 e ottimizza l'elaborazione distribuita di Glue, che lavora meglio con file di dimensioni maggiori. L'opzione di raggruppare i file con Lambda e riscriverli su S3 introduce un passaggio intermedio non necessario e costi aggiuntivi. Spostare i file grezzi direttamente in Redshift con il comando COPY e poi elaborarli in Redshift è inefficiente per i file JSON, poiché Redshift è ottimizzato per dati strutturati e l'elaborazione di JSON al suo interno è più costosa. Usare EMR al posto di Glue per il raggruppamento è una soluzione valida, ma non è la modifica che ridurrà maggiormente il tempo di elaborazione, dato che l'attuale pipeline usa già Glue e l'ottimizzazione interna di Glue per i piccoli file è più diretta.