ETL no es una herramienta sino una metodología o flujo de trabajo: Extract Transform Load = proceso para convertir datos crudos en información limpia y utilizable para análisis.
AWS Glue es el servicio serverless de Amazon para ETL que permite diseñar y ejecutar canalizaciones sin gestionar servidores. Glue incluye los componentes necesarios para implementar ETL de forma escalable y eficiente.
Extracción Glue dispone de conectores para leer datos desde S3, RDS, DynamoDB, bases JDBC, APIs, ficheros, sensores IoT y logs. Ejemplos: extraer datos de clientes desde MySQL, clickstream desde S3 y registros desde CloudWatch.
Transformación Glue genera trabajos Spark en PySpark para limpiar y enriquecer datos; también permite personalizar transformaciones con Python. Soporta job bookmarks para evitar reprocesar los mismos registros. Tareas típicas: eliminar duplicados, normalizar formatos de fecha, unir tablas como clientes y pedidos, agregar totales diarios. Esta fase garantiza que los datos sean consistentes y listos para análisis.
Carga Glue puede cargar datos transformados en destinos como S3 para un data lake, Amazon Redshift u otros warehouses y sistemas analíticos como Elasticsearch o Athena.
Funciones adicionales de Glue Glue Data Catalog actúa como un catálogo centralizado de metadatos que registra tablas, columnas y tipos de datos. Glue Crawlers exploran fuentes y detectan esquemas automáticamente. Glue Studio ofrece una interfaz visual para diseñar trabajos ETL y Glue Streaming ETL permite canalizaciones en tiempo real.
Qué es un job bookmark Un bookmark es un mecanismo que guarda el progreso de un trabajo ETL para procesar solo datos nuevos o modificados en ejecuciones posteriores en lugar de toda la colección.
Por qué importa Sin bookmarks cada ejecución procesa el dataset completo, lo que resulta ineficiente, costoso y propenso a duplicados. Con bookmarks el trabajo recuerda el punto donde quedó y la siguiente ejecución arranca desde ese punto, como guardar la página de lectura en un libro.
Dónde se aplica Bookmarks se usan en trabajos ETL de AWS Glue tanto en Spark como en Python shell y en jobs de streaming con checkpoints. Conceptos similares existen en Apache Spark y otras herramientas ETL bajo nombres como checkpointing o procesamiento incremental.
Recomendaciones prácticas Configurar job bookmarks cuando los orígenes admitan marcas temporales o identidades incrementales, combinar con particionado en S3 para mejorar rendimiento, y validar la lógica de reintentos para no romper la consistencia de los datos.
Resumen El bookmark es la memoria del progreso de un trabajo ETL: habilita procesamiento incremental, evita duplicados y reduce tiempo y costes operativos.
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