データエンジニアが、毎月のトレーニングデータをAmazon RedshiftからAmazon S3に抽出しています。ソーススキーマには、TransactionTimestamp (timestamp)、CardName (varchar)、およびCardNo (varchar) が含まれています。エンジニアは、(1) CardNo = NULL の行を削除し、(2) TransactionTimestamp を TransactionDate と TransactionTime に分割し、(3) CardName を NameOnCard に名前変更する必要があります。このソリューションは、インフラストラクチャのセットアップを最小限に抑え、毎月自動化され、Redshift クラスターへの負荷を最小限に抑える必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか？

正解は、AWS Glueジョブが要件を最も満たします。Glueは、サーバーレスのデータ統合サービスであり、インフラストラクチャのセットアップが不要です。Redshiftからデータを読み取り、組み込みの変換（FilterでNULL行を削除、Mapでタイムスタンプを分割、RenameFieldで列名を変更）を適用し、S3に書き出すことができます。ジョブはスケジュール可能で、Redshiftへの負荷を最小限に抑えつつ、自動化された月次処理を実現します。 Amazon EMRは、インフラストラクチャのプロビジョニングと管理が必要であり、最小限のセットアップという要件に反します。EC2インスタンスからの手動エクスポートは自動化の要件を満たしません。Redshift SpectrumはS3上のデータに対してクエリを実行するものであり、RedshiftからS3へのデータ抽出・変換には直接適していません。