Un'azienda di servizi finanziari sta costruendo un data lake serverless su Amazon S3 che deve: consentire l'interrogazione di dati S3 vecchi e nuovi con Amazon Athena e Redshift Spectrum, supportare pipeline ETL basate su eventi e fornire una facile scoperta dei metadati. Quale soluzione soddisfa questi requisiti?
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Risposta corretta: Utilizzare un crawler AWS Glue per catalogare i dati S3, attivare i job ETL di AWS Glue con AWS Lambda e utilizzare l'AWS Glue Data Catalog per la scoperta dei metadati..
Perché questa è la risposta
La soluzione corretta sfrutta AWS Glue per la catalogazione dei dati e l'esecuzione di ETL, e AWS Lambda per l'attivazione basata su eventi, soddisfacendo tutti i requisiti. Il crawler AWS Glue cataloga i dati S3 nel Data Catalog, che è essenziale per Athena e Redshift Spectrum e facilita la scoperta dei metadati. I job ETL di AWS Glue, attivati da Lambda, supportano pipeline basate su eventi. Le opzioni che propongono AWS Batch non sono ideali per pipeline ETL basate su eventi e non offrono la stessa integrazione nativa con il Data Catalog di Glue. L'utilizzo di un metastore Apache Hive esterno complicherebbe la gestione e non si integrerebbe altrettanto fluidamente con i servizi AWS come l'AWS Glue Data Catalog.
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