Компания собирает данные из множества источников в бакет S3, запускает задание AWS Glue ETL для их преобразования и сохраняет преобразованные выходные данные в озере данных на базе S3, к которому обращается Amazon Athena. Компании необходимо идентифицировать совпадающие записи, даже если нет общего уникального идентификатора. Какое решение позволит это сделать?

Правильный ответ — обучить и использовать преобразование AWS Lake Formation FindMatches в задании ETL. AWS Lake Formation FindMatches — это преобразование машинного обучения, специально разработанное для идентификации совпадающих записей в наборах данных, даже если отсутствуют общие уникальные идентификаторы. Оно использует алгоритмы машинного обучения для обнаружения дубликатов на основе сходства данных. Использование сопоставления шаблонов Amazon Macie не подходит, так как Macie в первую очередь предназначен для обнаружения конфиденциальных данных и не предназначен для идентификации совпадающих записей в контексте дедупликации данных. Класс AWS Glue PySpark Filter не может быть использован для этой цели, так как он предназначен для фильтрации данных на основе заданных условий, а не для обнаружения нечетких совпадений. Разделение таблиц на разделы и использование уникального идентификатора не решит проблему, поскольку в задаче явно указано отсутствие общего уникального идентификатора.