Задание ETL должно ежедневно обрабатывать файлы .csv, которые пользователи помещают в бакет S3. Каждый файл имеет размер менее 100 МБ. Какая реализация является наиболее экономически эффективной?

Наиболее экономически эффективным решением является задание AWS Glue Python shell с использованием pandas. Файлы размером менее 100 МБ считаются небольшими, и для их обработки не требуется распределенная вычислительная мощность Apache Spark. Задания Python shell дешевле, чем задания Spark в AWS Glue, поскольку они используют меньше ресурсов. Pandas — это эффективная библиотека для обработки данных в памяти, подходящая для таких небольших файлов. Другие варианты менее оптимальны: Пользовательское приложение Python на Amazon EKS или ETL-скрипт PySpark на Amazon EMR будут избыточными и более дорогими из-за необходимости управления кластерами и их ресурсов для небольших объемов данных. Задание AWS Glue PySpark, хотя и является бессерверным, все равно будет дороже, чем Python shell, поскольку оно запускает полноценный кластер Spark, который не нужен для файлов такого размера.