Чтобы ускорить запросы Amazon Athena, инженер по данным обнаруживает, что все входные файлы представляют собой несжатые .csv, и что большинство запросов выбирают один столбец. Какое изменение НАИБОЛЕЕ улучшит производительность запросов Athena?

Преобразование файлов из CSV в Apache Parquet и применение сжатия Snappy значительно улучшит производительность запросов Athena. Parquet — это колоночный формат хранения данных, который оптимизирован для аналитических запросов, поскольку позволяет Athena считывать только необходимые столбцы, а не весь файл. Это особенно эффективно, когда большинство запросов выбирают один столбец. Сжатие Snappy дополнительно уменьшает объем данных, которые необходимо сканировать, что ускоряет запросы и снижает затраты. Преобразование в JSON не является оптимальным, так как JSON — это формат на основе строк, а не столбцов, что не даст такого преимущества при выборке отдельных столбцов. Простое сжатие CSV с помощью Snappy или Gzip уменьшит размер файла, но Athena все равно будет сканировать весь файл построчно, поскольку CSV — это формат на основе строк. Gzip обеспечивает более высокую степень сжатия, но Snappy лучше подходит для Parquet благодаря балансу между сжатием и скоростью декомпрессии.