Q41 — AWS SAA-C03 第12章

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Q841.一家公司在 Amazon S3 上托管数据湖.数据湖从各种数据源获取 Apache Parquet 格式的数据.该公司使用多个转换步骤来准备摄取的数据.这些步骤包括过滤异常、将数据标准化为标准日期和时间值以及生成用于分析的聚合.公司必须将转换后的数据存储在数据分析师可以访问的 S3 存储桶中.公司需要一个不需要代码的预构建数据转换解决方案.该解决方案必须提供数据沿袭和数据分析.公司需要与整个公司的员工分享数据转换步骤.哪种解决方案可以满足这些要求?

正确答案: C. 配置 AWS Glue DataBrew 来转换数据.使用 DataBrew 配方与员工分享转换步骤.

解析

为了满足预构建数据转换解决方案的要求，而无需代码、提供数据沿袭和数据分析以及与员工共享转换步骤，建议的解决方案是:C.配置 AWS Glue DataBrew 来转换数据.使用 DataBrew 配方与员工分享转换步骤.原因如下:选项 C 建议配置 AWS Glue DataBrew 来转换数据.AWS Glue DataBrew 是一种可视化数据准备工具，可让您直观地探索、清理和转换数据，而无需编写代码.它提供了一个用户友好的界面，其中包含可应用于数据的预构建转换和配方.通过利用 DataBrew，您可以执行转换步骤，例如过滤异常、规范化数据和生成聚合以供分析.DataBrew 提供各种内置转换和功能，可以使用可视化界面应用，无需代码.DataBrew 还提供数据沿袭和数据分析功能.数据沿袭允许您跟踪和了解数据的来源和流程，从而提供透明度和可审计性.数据分析可帮助您了解正在转换的数据的特征和质量.此外，DataBrew 允许您使用 DataBrew 配方与整个公司的员工共享转换步骤.配方捕获转换序列，可以共享、重用并应用于其他数据集.选项 A 建议配置 AWS Glue Studio 来转换数据.虽然 Glue Studio 提供了用于构建 ETL（提取、转换、加载）工作流程的可视化画布，但它更适合复杂的 ETL 场景，并且可能需要一定程度的编码.相比之下，DataBrew 提供了更简单、更用户友好的界面，无需代码即可进行数据准备.选项 B 建议使用 Amazon EMR Serverless 进行数据转换.虽然 EMR Serverless 可以处理大数据，但与上述要求相比，它可能会带来额外的复杂性. EMR Serverless 还需要编码，并且不提供与 DataBrew 相同级别的可视化界面和预构建转换.选项 D 建议使用 Amazon Athena 并编写 SQL 查询以进行数据转换.虽然 Athena 是一种强大的数据分析查询服务，但它主要不是为复杂的数据转换而设计的.与 DataBrew 提供的可视化界面相比，为每个转换步骤编写 Athena SQL 查询可能很麻烦且不太人性化.因此，建议的解决方案是配置 AWS Glue DataBrew 进行数据转换，因为它提供了一个预构建的解决方案，具有可视化界面、数据沿袭、数据分析以及通过 DataBrew 配方与员工共享转换步骤的能力.