ETL ligero con AWS Glue Python Shell, DuckDB y PyIceberg

Introducción: en este artículo explico cómo implementar un proceso ETL ligero que escribe datos en formato Apache Iceberg usando AWS Glue Python Shell combinado con DuckDB y PyIceberg, una alternativa intermedia entre Lambda y Spark que permite ejecuciones más largas sin gestionar infraestructura compleja

Qué es AWS Glue Python Shell: Glue Python Shell es un entorno serverless de AWS Glue que ejecuta scripts Python sin Spark y que soporta trabajos por lotes mucho más largos que el límite de 15 minutos de Lambda, lo que lo hace útil para ETL de mayor duración manteniendo el modelo serverless y el pago por uso

Arquitectura propuesta: cuando se sube un archivo a S3 se dispara una función Lambda cuyo único propósito es lanzar un job de Glue Python Shell pasando la ruta S3; el procesamiento real ocurre dentro del job de Glue que usa DuckDB para consultas rápidas en memoria y PyIceberg para escribir tablas Iceberg en S3, logrando persistencia con snapshots y time travel y evitando el timeout de Lambda

Principales librerías y su rol: DuckDB para consultas SQL in memory y procesamiento ETL eficiente; PyArrow para interoperabilidad y transporte de datos en formato columnar; PyIceberg para crear, gestionar y escribir tablas Iceberg usando Glue Catalog o REST catalog según necesidades

Gestión de dependencias: en Glue Python Shell se deben especificar módulos adicionales y versiones concretas para evitar incompatibilidades; las combinaciones de pyiceberg, duckdb, pyarrow y librerías relacionadas requieren pruebas de versión para garantizar un despliegue estable

Flujo de trabajo resumido: Lambda recibe evento S3 y lanza job Glue Python Shell con argumento s3_input; Glue prepara entorno DuckDB en /tmp, instala y carga httpfs para acceder a S3, ejecuta una consulta SQL para limpiar o filtrar datos y obtiene una tabla PyArrow; finalmente PyIceberg escribe o hace append en una tabla Iceberg en el warehouse S3

Ejemplo de uso típico: filtrar registros por una columna VendorID, transformar campos de fecha y tipos con DuckDB y luego persistir los resultados en una tabla Iceberg para habilitar snapshots, time travel y gobernanza de datos

Ventajas de esta aproximación: ejecución por más tiempo que Lambda para archivos grandes, menor coste y complejidad frente a clústeres Spark o EMR cuando la carga es ligera, reutilización de librerías Python como DuckDB y PyIceberg, y beneficios de formato Iceberg para pipelines OTF

Limitaciones a considerar: tiempo de arranque superior al de Lambda por la carga de dependencias, ausencia de procesamiento distribuido tipo Spark para cargas muy masivas, soporte exclusivo para Python y necesidad de gestionar versiones de dependencias con cuidado

Comparación de coste: en escenarios acotados por el límite de 15 minutos de Lambda y tamaños moderados de datos, Glue Python Shell puede resultar más económico y menos propenso a timeouts; sin embargo para ingestas masivas y alto throughput Spark o EMR siguen siendo la opción adecuada

Resultados prácticos: usando el dataset público de taxi de la ciudad de Nueva York se puede demostrar cómo el pipeline registra datos transformados en tablas Iceberg en S3, mostrando listas de particiones, metadatos y la capacidad de consultar estados anteriores mediante time travel

Consejos operativos: automatizar el despliegue de jobs Glue y permisos IAM mínimos para Lambda y Glue, versionar dependencias y probar localmente con DuckDB y PyArrow, considerar el uso de Glue Workflows o invocación desde EventBridge cuando se requiera orquestación más compleja

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones de software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure; ofrecemos servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y consultoría en power bi para diseñar pipelines de datos, cuadros de mando e integraciones que elevan la toma de decisiones

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Conclusión: combinar AWS Glue Python Shell con DuckDB y PyIceberg permite construir un ETL ligero, flexible y escalable para cargas que superan las restricciones de Lambda sin introducir la complejidad de Spark; para empresas que necesiten soluciones de software a medida, inteligencia artificial aplicada y servicios cloud Q2BSTUDIO ofrece experiencia práctica en implementación, seguridad y explotación analítica que acelera el valor de los datos

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