Un'azienda ha 10 TB di file di log in formato Apache Parquet archiviati in un bucket Amazon S3 e occasionalmente deve eseguire query SQL su di essi. Qual è la soluzione più conveniente?
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Risposta corretta: Creare un crawler AWS Glue per archiviare e recuperare i metadati della tabella dal bucket S3. Utilizzare Amazon Athena per eseguire istruzioni SQL direttamente sui dati nel bucket S3..
Perché questa è la risposta
La soluzione più conveniente è utilizzare AWS Glue e Amazon Athena. AWS Glue Crawler scopre automaticamente lo schema dei file Parquet in S3 e lo cataloga nel Glue Data Catalog. Amazon Athena, un servizio di query interattivo serverless, può quindi utilizzare questo catalogo per eseguire query SQL direttamente sui dati in S3 senza la necessità di provisioning o gestione di server, pagando solo per le query eseguite. Le altre opzioni sono meno convenienti: Amazon Aurora MySQL non è ottimizzato per query SQL su file di log in S3 e richiederebbe la migrazione dei dati, aumentando i costi e la complessità. Amazon Redshift è un data warehouse potente ma costoso per carichi di lavoro intensivi; Redshift Spectrum può interrogare S3, ma il costo del cluster Redshift sottostante lo rende meno conveniente per query occasionali. Amazon EMR è un servizio per big data che offre flessibilità ma richiede la gestione di un cluster, risultando più costoso e complesso per query occasionali rispetto ad Athena.
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