Q25 — AWS SAA-C03 第6章

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Q390.一家公司最近迁移到 AWS 云.该公司希望有一个无服务器解决方案来大规模并行按需处理半结构化数据集.数据由日志组成.媒体文件.销售交易和存储在 Amazon S3 中的 IoT 传感器数据.该公司希望该解决方案能够并行处理数据集中的数千个项目.哪种解决方案能够以最高的运营效率满足这些要求?

正确答案: B. 在分布式模式下使用 AWS Step Functions Map 状态并行处理数据

解析

对于存储在Amazon S3中的由日志、媒体文件、销售事务、IoT传感器数据组成的半结构化数据集，要实现大规模并行按需处理的无服务器解决方案，且运行效率最高，最合适的解决方案是: B.使用分布式模式下的AWS Step Functions Map状态并行处理数据。 选项B建议在分布式模式下使用AWS步骤函数映射状态。AWS Step Functions是一种无服务器工作流服务，允许您协调和编排多个AWS服务。Map状态支持对集合中的项进行并行处理。 通过在分布式模式下使用Map状态，公司可以实现对数据集中数千个项目并行处理的高操作效率。Map状态自动将工作负载划分为多个实例，为您管理并行性和可伸缩性。这有助于确保资源的有效利用和更快的处理时间。 选项A建议在内联模式下使用AWS步骤函数映射状态。虽然内联模式也可以并行处理数据，但在大规模处理方面，它的操作效率可能不如分布式模式。分布式模式提供了更好的可伸缩性和资源管理。 选项C建议使用AWS Glue并行处理数据。虽然AWS Glue是一个功能强大的数据集成服务，但它主要是为提取、转换、加载(ETL)流程和数据编目而设计的。对于具有不同类型数据的数据集的大规模并行处理，它可能不是最有效的解决方案。 选项D建议使用多个AWS Lambda函数并行处理数据。虽然Lambda函数能够进行并行处理，但是为大规模并行处理管理和编排多个Lambda函数可能会在协调和监视方面引入复杂性。在分布式模式下使用带有Map状态的AWS步骤函数提供了一种更精简、更有效的方法。 综上所述，选项B在分布式模式下使用AWS Step Functions Map状态，为存储在Amazon S3中的半结构化数据集的大规模并行按需处理提供了最高的操作效率。