ある企業が、大量のeコマースクリックストリームデータに対して、取り込み、処理、視覚化を行うニアリアルタイムのパイプラインを必要としています。このソリューションは、SQLベースの処理と、インタラクティブな作業のためのJupyter Notebooksをサポートする必要があります。この要件を満たすアーキテクチャはどれですか？

このアーキテクチャは、ニアリアルタイムの要件とSQLベースの処理、Jupyter Notebooksのサポートに最も適しています。Amazon MSKは大量のクリックストリームデータを取り込むのに最適です。Amazon Managed Service for Apache Flinkは、ストリーミングデータに対するSQLベースの処理（Flink SQL）をサポートし、Jupyter Notebooksとの連携も可能です。Flinkの組み込みダッシュボードは、ニアリアルタイムの可視化を提供します。他の選択肢は、ニアリアルタイム処理やSQLベースの処理、Jupyter Notebooksの要件を完全に満たしていません。例えば、Kinesis Data Firehoseは変換機能が限定的で、Athenaはインタラクティブなストリーミング処理には不向きです。AWS GlueとPySparkはバッチ処理に適しており、ニアリアルタイムの要件には最適ではありません。