Компания хранит миллионы JSON-файлов размером 1 КБ с результатами тестирования в S3, поступающих из глобальных испытательных центров. Инженер по данным должен преобразовать эти файлы в Apache Parquet и загрузить их в Amazon Redshift. Текущий конвейер использует AWS Glue для обработки, Step Functions для оркестрации и EventBridge для планирования. По мере добавления новых центров время обработки увеличилось. Какое изменение наиболее значительно сократит время обработки?

Правильный ответ — использование опции группировки файлов динамического фрейма AWS Glue. Эта функция позволяет AWS Glue автоматически объединять множество мелких файлов в более крупные во время выполнения задания, что значительно повышает эффективность обработки, особенно при работе с миллионами мелких JSON-файлов. Мелкие файлы приводят к накладным расходам на открытие/закрытие каждого файла, что замедляет обработку. Группировка уменьшает эти накладные расходы. Опция с AWS Lambda для группировки файлов неоптимальна, так как требует дополнительной логики и ресурсов для управления Lambda и записи файлов обратно в S3 перед обработкой Glue, что добавляет сложности и задержки. Команда Amazon Redshift COPY не подходит, поскольку файлы нужно преобразовать в Parquet, а Redshift COPY напрямую не выполняет такие преобразования и неэффективна для миллионов мелких JSON-файлов. Использование Amazon EMR вместо AWS Glue является избыточным и более дорогим решением, так как AWS Glue уже используется в конвейере и предоставляет необходимые функции для эффективной обработки.