Cuando diseñas una canalización de datos pensando en eficiencia y coste, conviene distinguir entre transformar el formato del archivo y transformar los datos en sí. El cambio de formato busca acelerar las consultas y por eso se prefieren formatos columnar como Parquet u ORC. La transformación de datos implica operaciones sobre filas y columnas como eliminar duplicados. En la nube estas transformaciones pueden resultar caras: un job ETL de AWS Glue ejecutado con Spark parte de una máquina mínima con 4 vCPU, 16 GB de memoria y 94 GB de disco, lo que para datasets pequeños y pruebas puede salir demasiado caro.
Una alternativa ligera es convertir archivos con librerías desde código. En Python las opciones habituales son PyArrow y Pandas para convertir CSV a Parquet, pero el tamaño del paquete impide subirlo fácilmente a Lambda. La solución práctica que evita crear imágenes de contenedor y reducir costes es usar AWS Wrangler como capa en Lambda, porque viene preinstalado con Pandas y PyArrow y permite ejecutar transformaciones en un entorno serverless sin los sobrecostes de un clúster Spark.
Flujo recomendado y componentes
1. Capa de Lambda con AWS Wrangler
Instala AWS Wrangler desde el AWS Serverless Application Repository y añádelo como layer a tu función Lambda. De ese modo la función tiene acceso a Pandas y PyArrow sin empaquetarlos manualmente.
2. Lógica de transformación en Lambda
Tu función Lambda lee el CSV desde S3, elimina filas duplicadas, convierte el fichero a Parquet y guarda el resultado en una ruta S3 organizada por particiones si conviene. Tras guardar el Parquet la Lambda puede disparar un workflow de Glue.
3. Glue para catálogo y consultas
Configura un Glue Crawler que indexe el Parquet, crea el catálogo y la tabla. Diseña un workflow y triggers en Glue para automatizar el pipeline cuando la Lambda deja nuevos objetos en S3.
4. Athena y workgroup aislado
Crea un workgroup para consultas con configuración y límites propios, basado en Presto, y usa Athena para consultar los datos ya convertidos en formato columnar.
Beneficios de este enfoque económico: coste mucho menor para datasets pequeños, tiempos de respuesta rápidos en pruebas, y posibilidad de escalar hacia Glue Spark cuando el volumen lo justifique. Es una estrategia práctica si estás estudiando la certificación AWS Data Analytics o montando pipelines ligeros de ETL.
Automatización y despliegue reproducible
Para que todo sea reproducible puedes usar el repository de ejemplo que implementa la arquitectura con Terraform. Clona el repo network-charles/aws-etl-wrangler, ajusta la configuración del backend, el nombre del bucket y la región, y aplica la infraestructura con terraform init -backend-config=backend.conf y terraform apply --auto-approve. Esto te permite levantar la capa de Lambda, la función, el bucket S3, los recursos de Glue y las reglas necesarias para el flujo completo.
Cómo lo usamos en Q2BSTUDIO
En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, aplicamos este patrón para ofrecer pipelines ETL coste efectivos a clientes que necesitan soluciones de software a medida y servicios cloud aws y azure. Si necesitas integrar ETL ligero con arquitecturas serverless podemos ayudarte a diseñar e implementar la solución y a evolucionarla hacia pipelines más complejos con Glue y Spark cuando el volumen de datos lo requiera. Conocemos también la integración con soluciones de inteligencia de negocio y visualización como Power BI para cerrar el ciclo analítico y convertir datos en decisiones.
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Conclusión
Para datasets pequeños y etapas de aprendizaje, usar Lambda con AWS Wrangler para convertir CSV a Parquet y coordinar Glue para el catálogo y Athena para consulta es una alternativa económica y operativa frente a ejecutar jobs Spark en Glue de forma continua. Si necesitas ayuda para implementar este patrón o ampliar la solución, en Q2BSTUDIO podemos acompañarte desde el diseño hasta la puesta en producción con prácticas de seguridad y automatización.
