Un ingegnere dei dati deve caricare file .csv strutturati (15 colonne) in un data lake Amazon S3. Gli analisti eseguono query Amazon Athena che in genere fanno riferimento solo a una o due colonne e raramente scansionano l'intero file. Qual è l'approccio più conveniente?

L'opzione corretta è scrivere i dati in formato Apache Parquet. Parquet è un formato di file colonnare ottimizzato per l'analisi e le query efficienti, specialmente quando gli analisti interrogano solo un sottoinsieme di colonne. Questo riduce la quantità di dati scansionati da Amazon Athena, portando a costi inferiori e prestazioni migliori. I file CSV (prima opzione) sono basati su righe e richiedono la scansione dell'intero file anche per poche colonne, aumentando i costi. JSON (seconda opzione) è anch'esso basato su righe e non offre i vantaggi di Parquet per le query selettive. Apache Avro (terza opzione) è un formato basato su righe, anch'esso meno efficiente di Parquet per le query che coinvolgono solo alcune colonne.