某公司將來自許多來源的資料收集到 S3 儲存桶中，執行 AWS Glue ETL 任務來轉換資料，並將轉換後的輸出儲存在由 Amazon Athena 查詢的 S3 型資料湖中。即使沒有共用的唯一識別碼，該公司也需要識別匹配的記錄。哪種解決方案可以實現此目的？

正確答案是「在 ETL 任務中訓練並使用 AWS Lake Formation FindMatches 轉換」。AWS Lake Formation 的 FindMatches 轉換專為識別和比對資料集中的重複記錄而設計，即使這些記錄沒有共同的唯一識別碼。它使用機器學習來學習哪些記錄是匹配的，並可以處理模糊匹配。 其他選項不適用： Amazon Macie 主要用於資料探索和敏感資料識別，而非記錄比對。 AWS Glue PySpark Filter 類別用於根據特定條件篩選資料，而不是識別沒有共享唯一識別碼的匹配記錄。 分割資料表並根據唯一識別碼分割資料，前提是資料已經有唯一的識別碼，這與題目中「即使沒有共用的唯一識別碼」的條件相悖。