Bir şirket, eski bir uygulamayı S3 tabanlı bir veri gölüne geçiriyor. Eski veriler yinelenen kayıtlar içeriyor. Veri mühendisi, EN AZ operasyonel yük ile yinelenenleri tanımlamalı ve kaldırmalıdır. Mühendis hangi çözümü seçmelidir?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Bir AWS Glue ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) işi yazın. Veri tekilleştirmeyi gerçekleştirmek için verileri dönüştürmek üzere FindMatches makine öğrenimi (ML) dönüşümünü kullanın..
Neden bu cevap
AWS Glue'daki FindMatches ML dönüşümü, yinelenen kayıtları tanımlamak ve kaldırmak için tasarlanmış yönetilen bir hizmettir. Bu, veri mühendisinin özel kod yazma veya karmaşık algoritmalar geliştirme ihtiyacını ortadan kaldırarak operasyonel yükü en aza indirir. FindMatches, makine öğrenimi kullanarak tam eşleşmelerin ötesinde benzer kayıtları da bulabilir. Python'da özel bir ETL işi yazmak (Pandas veya dedupe kütüphanesi kullanarak) daha fazla geliştirme ve bakım gerektirir, bu da operasyonel yükü artırır. AWS Glue işi içinde Python dedupe kütüphanesini kullanmak, Glue'nun yönetilen ortamından yararlansa da, FindMatches'ın sağladığı yerleşik ML yetenekleri ve kullanım kolaylığına sahip değildir.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez