Ein Unternehmen lädt CSV-Dateien in einen Amazon S3-Bucket hoch. Ein AWS Glue Crawler erstellt Tabellen und Schemata für die Daten, und ein AWS Glue-Job verarbeitet die Tabellen und schreibt die Ergebnisse in eine Amazon Redshift-Datenbank. Der Glue-Job übernimmt das Spalten-Mapping und erstellt die Redshift-Tabellen bei Bedarf. Wenn der Glue-Job erneut ausgeführt wird, erscheinen doppelte Zeilen in den Redshift-Tabellen. Das Unternehmen benötigt eine Möglichkeit, die Redshift-Tabellen zu aktualisieren, ohne Duplikate einzuführen. Welcher Ansatz erfüllt diese Anforderung?

Der korrekte Ansatz verwendet eine Staging-Tabelle in Redshift und SQL-Befehle, um Duplikate zu vermeiden und Aktualisierungen durchzuführen. Dies ist eine bewährte Methode in Data Warehouses wie Redshift, um Daten effizient zu aktualisieren (Upsert). Zuerst werden die neuen Daten in eine temporäre Staging-Tabelle geladen. Anschließend werden SQL-Befehle (z. B. DELETE gefolgt von INSERT oder MERGE wenn verfügbar) verwendet, um die Zieltabelle basierend auf den Daten in der Staging-Tabelle zu aktualisieren. Die Option mit MySQL ist ineffizient und unnötig komplex, da Redshift selbst Upsert-Fähigkeiten über SQL bietet. dropDuplicates() in Spark würde zwar Duplikate entfernen, aber keine Aktualisierungen bestehender Zeilen in Redshift durchführen. ResolveChoice ist eine Transformation zur Auflösung von Schema-Inkonsistenzen und nicht zur Vermeidung von Duplikaten oder zur Durchführung von Upserts.