某公司需要一種無程式碼的方式，對 Amazon S3 中的大型 Parquet 資料集進行轉換，方法是對某些欄位應用獨熱編碼 (one-hot encoding)，並將轉換後的資料寫回相同的 S3 儲存貯體。哪種解決方案符合這些限制？

AWS Glue DataBrew 專為無程式碼資料轉換而設計，其 Recipe 功能允許使用者透過視覺化介面定義獨熱編碼等轉換步驟，並將處理後的資料直接寫回 S3，完全符合題目中「無程式碼」和「轉換大型 Parquet 資料集」的需求。 Amazon Athena 雖然可以查詢 S3 資料，但其 SQL 功能不直接支援獨熱編碼這類複雜的資料轉換，需要更複雜的 SQL 邏輯或多步驟處理。AWS Glue ETL 互動式筆記本需要編寫程式碼（例如 PySpark），不符合「無程式碼」的要求。Amazon Redshift Spectrum 雖然能查詢 S3 資料，但佈建 Redshift 叢集成本較高，且獨熱編碼在 Redshift 中也需要 SQL 程式碼，不符合無程式碼原則。