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对于在 AWS 生态系统中投入大量 投资者电话号码数据 资金并正在寻找无服务器解决方案来处理其 ETL/ELT 工作流的组织来说，AWS Glue 是一个受欢迎的选择。作为无服务器且完全托管的解决方案，AWS Glue 无需任何基础设施管理，因此可以轻松部署 ETL 工作流。此外，它可以根据工作负载要求进行扩展，使其成为动态数据处理的良好 Hevo Data 替代方案。
AWS Glue 的最佳功能是其与 AWS 生态系统（例如 S3、DynamoDB、Redshift、Athena 和 Lake Formation）的兼容性和集成性，这让用户可以简化 AWS 环境中的工作流程。由于其预构建的集成，该解决方案还促进了跨服务操作。虽然 AWS Glue 因其学习曲线而闻名，但 Glue Studio 的最新改进现在提供了一个可视化界面来帮助非开发人员创建 ETL 管道。
然而，它的学习曲线、性能挑战和大批量操作的成本可能会让一些用户望而却步，尤其是那些采用非以 AWS 为中心的架构的用户。例如，用户经常注意到 Glue 的 PySpark 实现和脚本故障排除方面的问题。此外，AWS 新手经常会遇到 Glue 的设置和配置要求方面的问题。一些在线评论者还指出了一些问题，例如复杂转换导致作业性能较慢、调试困难以及大规模数据处理价格昂贵。