Компания загружает CSV-файлы в бакет Amazon S3. AWS Glue crawler создает таблицы и схемы для данных, а задание AWS Glue обрабатывает таблицы и записывает результаты в базу данных Amazon Redshift. Задание Glue обрабатывает сопоставление столбцов и при необходимости создает таблицы Redshift. Повторный запуск задания Glue приводит к появлению дублирующихся строк в таблицах Redshift. Компании нужен способ обновить таблицы Redshift без появления дубликатов. Какой подход удовлетворяет этому требованию?

Правильный подход заключается в использовании временной таблицы в Amazon Redshift для обработки обновлений. Загрузка новых данных во временную таблицу позволяет выполнить операцию UPSERT (UPDATE или INSERT) с помощью SQL-команд, таких как MERGE или комбинации DELETE и INSERT, чтобы обновить существующие строки и вставить новые, избегая дубликатов. Остальные варианты не подходят: Загрузка данных в MySQL и последующее копирование в Redshift добавляет ненужную сложность и задержки, а также не является идиоматическим решением для Redshift. dropDuplicates() в Spark DataFrame удалит дубликаты из текущего набора данных, но не решит проблему обновления уже существующих строк в Redshift, что приведет к потере старых данных или некорректным обновлениям. ResolveChoice в AWS Glue используется для разрешения неоднозначностей типов данных в схеме, а не для обработки дубликатов или обновления записей.