
Ce que j'aime le plus à propos d'AWS Glue, c'est que c'est un service ETL entièrement géré, donc il y a très peu d'infrastructure à gérer. Il s'intègre parfaitement avec d'autres services AWS comme S3, Athena, Redshift et Lake Formation, ce qui rend le déplacement et la transformation des données très fluides. Le catalogue de données Glue est particulièrement utile car il découvre et organise automatiquement les données, ce qui permet d'économiser beaucoup d'efforts manuels. La nature sans serveur et l'auto-scalabilité aident également à optimiser les coûts puisque nous ne payons que pour ce que nous utilisons. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Un des défis avec AWS Glue est la courbe d'apprentissage, surtout pour les débutants qui sont nouveaux dans Spark ou les services AWS. Déboguer les tâches Glue peut parfois être difficile car les messages d'erreur ne sont pas toujours très clairs. Le temps de démarrage des tâches peut également sembler un peu lent pour les charges de travail plus petites. De plus, les coûts peuvent augmenter rapidement si les tâches ne sont pas correctement optimisées, donc la surveillance et l'optimisation sont importantes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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