一位 ML 工程師必須建置一個管道，該管道使用 Amazon Athena 處理兩種工作負載：用於大規模批次轉換和模型訓練，以及用於推論和分析的近乎即時的低延遲查詢。哪種檔案格式能為批次和近乎即時處理產生最低延遲？

Apache Parquet 是一種柱狀儲存格式，非常適合分析型工作負載。它透過列式壓縮和編碼來優化儲存和查詢效能，這表示 Athena 在讀取資料時可以跳過不相關的列，從而顯著降低 I/O 並加速查詢。這對於批次處理和低延遲查詢都很有利。CSV 是一種基於行的純文字格式，不支援優化讀取，導致查詢延遲較高。Nested JSON 和 Deserialized JSON 雖然靈活，但通常比 Parquet 佔用更多空間，並且在查詢特定欄位時效率較低，因為它們需要解析整個結構。