数据分析师通过使用Amazon Athena与JDBC驱动程序运行大量数据操作语言（DML）查询。最近，一个在运行30分钟后失败的查询返回了以下消息： MITODbException: QueryTimeout The data analyst does not need the query tackles immediately. However, the data analyst needs a long-term solution for this problem. 这个问题要求我们提供一个解决方案，能够满足数据分析师的需求。
流式应用程序正在从亚马逊Kinesis Data Streams中读取数据，每10秒钟将数据写入一个亚马逊S3存储桶。应用程序正在读取数百个片段的数据。由于另一个要求，无法更改批处理间隔。数据由亚马逊Athena访问。随着时间推移，用户看到查询性能下降。哪个操作可以帮助提高查询性能？
一家金融公司使用Amazon S3作为其数据湖，并使用多节点Amazon Redshift集群设置了一个数据仓库。数据湖中的数据文件根据每个数据文件的来源组织在文件夹中。对于每个数据文件位置，使用单独的COPY命令将所有数据文件加载到Amazon Redshift集群中的一个表中。采用这种方法后，将所有数据文件加载到Amazon Redshift所需的时间较长。用户希望有一个更快的解决方案，同时费用不会增加，且能保持S3数据湖中数据文件的隔离。哪种解决方案符合这些要求？
一家保险公司拥有以JSON格式发送的未经预设时间表的原始数据，通过Amazon Kinesis Data Firehose传输流将其发送到Amazon S3存储桶。AWS Glue爬虫计划每8小时运行一次，以更新存储在S3存储桶中的表的数据目录中的模式。数据分析师在Amazon EMR上使用AWS Glue Data Catalog作为 metastore分析数据。数据分析师表示，偶尔他们收到的数据过时。数据工程师需要提供访问最 up-to-date 数据的方法。这个解决方案符合这些要求吗？
一家公司目前使用Amazon Athena查询其全球数据。区域数据存储在us-east-1和us-west-2地区的美洲S3中。数据未加密。为了简化查询过程并集中管理，该公司希望在美国西二区使用Athena查询两个区域中的Amazon S3数据。解决方案应尽可能低廉。那么公司应该采取什么措施来实现这个目标呢？