한 회사에서 Door_No, Street_Name, City, Zip_Code 주소 필드가 포함된 CSV 파일을 받습니다. 이 회사는 이러한 필드를 특정 구조화된 형식의 단일 열로 결합하고 싶으며, 코딩 노력은 최소화하고자 합니다. 이 요구 사항을 충족하는 접근 방식은 무엇입니까?

정답은 AWS Glue DataBrew를 사용하여 파일을 읽고 NESTTOMAP 변환을 사용하여 새 열을 생성하는 것입니다. NESTTOMAP 변환은 여러 열을 키-값 쌍의 단일 구조화된 맵(Map)으로 결합하는 데 적합합니다. 이는 주소 필드를 단일 구조화된 형식으로 통합하려는 요구 사항에 정확히 부합하며, DataBrew의 시각적 인터페이스 덕분에 코딩 노력을 최소화할 수 있습니다. NESTTOARRAY 변환은 여러 열의 값을 배열로 결합하지만, 키-값 구조가 아닌 값들의 목록을 만듭니다. PIVOT 변환은 행을 열로 또는 열을 행으로 변환하는 데 사용되어 데이터의 구조를 재구성하지만, 여러 열을 단일 구조화된 객체로 결합하는 데는 적합하지 않습니다. Python으로 Lambda 함수를 작성하는 것은 코딩 노력이 많이 들기 때문에 문제의 "최소한의 코딩 노력"이라는 요구 사항에 부합하지 않습니다.