一家零售公司使用 AWS Glue ETL 處理客戶訂單資料，需要強制執行自訂驗證規則以確保資料的正確性和一致性。哪種解決方案能滿足此要求？

正確答案是建立自訂的 AWS Glue Data Quality 規則集，以定義特定的資料品質檢查。AWS Glue Data Quality 允許您定義自訂規則來驗證資料的正確性和一致性，例如檢查特定欄位是否為空值、是否符合特定模式或是否在預期範圍內。這些規則可以嵌入到 AWS Glue ETL 工作流程中，以在資料處理期間強制執行。 選項「使用 AWS Glue job bookmarks 追蹤資料的準確性和一致性」不正確，因為 Job bookmarks 主要用於追蹤已處理的資料，以避免重複處理，而非用於資料品質驗證。 選項「使用內建的 AWS Glue Data Quality 轉換來進行標準資料品質驗證」不正確，因為內建轉換可能無法滿足所有自訂驗證規則的需求。雖然它們提供了一些標準檢查，但對於特定的業務邏輯，自訂規則集是必要的。 選項「使用 AWS Glue Data Catalog 維護集中的資料結構描述和中繼資料儲存庫」不正確，因為 Data Catalog 主要用於儲存和管理資料的結構描述和中繼資料，不直接執行資料品質驗證。