한 회사에서 Amazon S3에 있는 대규모 Parquet 데이터셋에 대해 일부 열에 원-핫 인코딩을 적용하여 변환하고, 변환된 데이터를 동일한 S3 버킷에 다시 쓰는 노코드 방식이 필요합니다. 다음 중 이러한 제약 조건을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

정답은 AWS Glue DataBrew가 노코드 방식으로 대규모 데이터셋에 원-핫 인코딩을 적용하고 결과를 S3에 다시 쓰는 요구 사항을 가장 잘 충족하기 때문입니다. DataBrew는 시각적 인터페이스를 통해 데이터 준비 및 변환을 가능하게 하며, 레시피를 사용하여 다양한 변환 단계를 정의할 수 있습니다. 원-핫 인코딩은 DataBrew에서 기본적으로 제공하는 변환 중 하나입니다. 오답 설명: Amazon Athena는 SQL 쿼리 도구이며, 원-핫 인코딩과 같은 복잡한 데이터 변환을 직접 수행하거나 결과를 S3에 다시 쓰는 데는 적합하지 않습니다. 특히 대규모 데이터셋의 경우 효율적이지 않을 수 있습니다. AWS Glue ETL 대화형 노트북은 코드를 사용하여 데이터 변환을 수행하므로, "노코드 방식"이라는 요구 사항에 부합하지 않습니다. Redshift Spectrum은 S3의 데이터를 쿼리할 수 있지만, 원-핫 인코딩과 같은 변환을 노코드 방식으로 수행하기 어렵고, Redshift 클러스터 프로비저닝은 추가적인 관리 오버헤드를 발생시킵니다.