Используя AWS Glue, инженер должен преобразовать несколько похожих файлов временных рядов от поставщика в формат, требуемый алгоритмом прогнозирования SageMaker DeepAR, и сжать их для снижения затрат на хранение. Какой подход удовлетворяет этим требованиям?

Правильный ответ — использование XZ для преобразования файлов в формат Apache Parquet и их сжатия. SageMaker DeepAR поддерживает входные данные в формате Parquet, который является эффективным столбцовым форматом хранения, хорошо подходящим для аналитических рабочих нагрузок и машинного обучения. XZ — это алгоритм сжатия с высокой степенью сжатия, который значительно уменьшает размер файлов, что снижает затраты на хранение и ускоряет передачу данных. Неправильные варианты: RecordIO-Protobuf не является стандартным форматом для DeepAR и обычно используется для других алгоритмов SageMaker, таких как BlazingText или Image Classification. Snappy и gzip являются алгоритмами сжатия, но XZ обычно обеспечивает лучшую степень сжатия по сравнению с ними, что более эффективно для снижения затрат на хранение.