Bir şirket, Amazon S3 bucket'ına CSV dosyaları yükler. Bir AWS Glue crawler, veriler için tablolar ve şemalar oluşturur ve bir AWS Glue job'u tabloları işleyerek sonuçları bir Amazon Redshift veritabanına yazar. Glue job'u sütun eşlemesini yönetir ve gerektiğinde Redshift tablolarını oluşturur. Glue job'unu tekrar çalıştırmak, Redshift tablolarında yinelenen satırların görünmesine neden olur. Şirketin, yinelenenler oluşturmadan Redshift tablolarını güncellemenin bir yoluna ihtiyacı var. Bu gereksinimi hangi yaklaşım karşılar?

Doğru cevap, yinelenenleri önlemek için bir hazırlık (staging) tablosu kullanmaktır. AWS Glue işini, verileri doğrudan nihai Redshift tablosuna yazmak yerine önce bir hazırlık Redshift tablosuna kopyalayacak şekilde değiştirin. Ardından, SQL komutları (örneğin, MERGE veya UPDATE ve INSERT kombinasyonu) kullanarak hazırlık tablosundaki yeni değerlerle mevcut satırları güncelleyebilir veya yeni satırları ekleyebilirsiniz. Bu yaklaşım, Redshift'te yinelenen kayıtlar oluşturmadan veri tutarlılığını sağlar. Diğer seçenekler neden yanlış: MySQL veritabanı kullanmak, gereksiz bir bağımlılık ve karmaşıklık eklerken, Redshift'in yeteneklerini tam olarak kullanmaz. dropDuplicates() API'si yalnızca mevcut çalıştırmadaki yinelenenleri kaldırır, önceki çalıştırmalardan kalan yinelenenleri veya güncellenmesi gereken mevcut kayıtları ele almaz. ResolveChoice dönüşümü, şema uyumsuzluklarını çözmek için kullanılır, yinelenen satırları veya upsert senaryolarını yönetmek için değildir.