Компания имеет три дочерних предприятия, использующих различные движки хранилищ данных (Amazon Redshift, Teradata Vantage on AWS и Google BigQuery). Они хотят консолидировать данные в озере данных S3 с использованием Apache Iceberg. Новый конвейер должен подключаться к каждому источнику, выполнять преобразования с использованием каждого движка источника, объединять результаты и записывать в Iceberg с минимальными эксплуатационными усилиями. Какой подход соответствует этим требованиям с наименьшими операционными издержками?

Правильный ответ — использование коннекторов федеративных запросов Amazon Athena. Athena позволяет выполнять запросы к данным, находящимся в различных источниках, включая Redshift, Teradata и BigQuery, используя стандартный SQL. Это минимизирует операционные издержки, так как не требует развертывания и управления сложными ETL-инструментами или кластерами. Возможность объединять данные и выполнять операции Merge с таблицами Iceberg непосредственно через SQL в Athena упрощает процесс. Использование AWS Glue требует разработки и поддержки скриптов ETL, что увеличивает операционные издержки. Amazon EMR с PySpark также подразумевает управление кластером и написание кода, что сложнее, чем SQL-запросы в Athena. Amazon AppFlow предназначен для интеграции SaaS-приложений и не обеспечивает гибкости для сложных преобразований и операций Merge с Iceberg, требуя дополнительных шагов для объединения данных.