一家投資公司正在擷取不斷增長的半結構化資料量，需要對記錄進行重複資料刪除，以移除重複項和常見的拼寫錯誤。哪個選項能以最少的營運開銷提供此功能？

AWS Glue 的 FindMatches 功能專為識別和刪除半結構化資料中的重複記錄而設計，即使存在拼寫錯誤或不完全匹配也能處理。它使用機器學習來學習如何匹配記錄，從而以最少的營運開銷提供高效的重複資料刪除解決方案。 在 Amazon Athena 中使用非視窗函數雖然可以處理重複項，但對於處理拼寫錯誤或模糊匹配則效率較低，且需要更複雜的 SQL 查詢。Amazon Neptune ML 和 Apache Gremlin 腳本主要用於圖形資料庫和關係分析，不適合此處的重複資料刪除需求。Amazon DynamoDB 的全域資料表功能旨在提供多區域複製和高可用性，而非重複資料刪除。