Uma empresa carrega arquivos CSV para um bucket do Amazon S3. Um crawler do AWS Glue constrói tabelas e esquemas para os dados, e um job do AWS Glue processa as tabelas e grava os resultados em um banco de dados do Amazon Redshift. O job do Glue lida com o mapeamento de colunas e cria as tabelas do Redshift conforme necessário. A reexecução do job do Glue faz com que linhas duplicadas apareçam nas tabelas do Redshift. A empresa precisa de uma maneira de atualizar as tabelas do Redshift sem introduzir duplicatas. Qual abordagem satisfaz esse requisito?

A abordagem correta envolve o uso de uma tabela de staging no Amazon Redshift. Ao carregar os novos dados em uma tabela temporária (staging), é possível executar comandos SQL como UPDATE para modificar registros existentes ou INSERT para adicionar novos registros, garantindo que não haja duplicatas. Essa estratégia é conhecida como upsert (update or insert) e é fundamental para manter a integridade dos dados em data warehouses como o Redshift. As outras opções são menos eficientes ou inadequadas: Carregar dados para um banco de dados MySQL e depois para o Redshift adiciona complexidade e latência desnecessárias. dropDuplicates() do Spark remove duplicatas dentro do conjunto de dados que está sendo processado, mas não resolve o problema de duplicatas em relação aos dados já existentes no Redshift. ResolveChoice do AWS Glue é usado para resolver tipos de dados ambíguos em esquemas dinâmicos, não para gerenciar duplicatas em tabelas de destino.