Demo - Creando nuestro primer ETL - Carga

````js ### **Creando nuestro primer ETL - Carga (Load) en AWS Glue** La fase de **carga** en un proceso ETL consiste en almacenar los datos transformados en un destino adecuado, como Amazon S3, Amazon Redshift, DynamoDB, o una base de datos relacional en RDS. A continuación, te muestro cómo realizar la **carga de datos en S3** y otras opciones: --- ### **1️⃣ Cargar los datos transformados en S3 (Parquet, CSV, JSON)** Si en la fase de transformación trabajaste con un **DynamicFrame** en AWS Glue, puedes cargarlo a S3 usando: ```python glueContext.write_dynamic_frame.from_options( frame=output_dyf, # DynamicFrame transformado connection_type="s3", connection_options={"path": "s3://mi-bucket/output/"}, format="parquet" # También puedes usar "csv" o "json" ) ``` 📌 **Opciones de formato:** - `"parquet"` (Recomendado para analítica) - `"json"` - `"csv"` (Puede requerir opciones adicionales como delimitador) --- ### **2️⃣ Cargar los datos en Amazon Redshift** Si deseas cargar los datos en **Amazon Redshift**, usa **JDBC** con `connection_options`: ```python glueContext.write_dynamic_frame.from_jdbc_conf( frame=output_dyf, catalog_connection="redshift-connection", connection_options={ "database": "mi_base", "dbtable": "mi_tabla", "redshiftTmpDir": "s3://mi-bucket/temp-dir/" }, redshift_tmp_dir="s3://mi-bucket/temp-dir/", transformation_ctx="datasink4" ) ``` ✅ **Requisitos para Redshift:** - Un **Cluster Redshift** con una tabla creada. - Conexión JDBC en **AWS Glue Connections**. - Permisos en el **IAM Role** para escribir en Redshift. --- ### **3️⃣ Cargar los datos en Amazon DynamoDB** Para almacenar datos en una **tabla de DynamoDB**, usa: ```python glueContext.write_dynamic_frame.from_options( frame=output_dyf, connection_type="dynamodb", connection_options={"dynamodb.output.tableName": "mi_tabla_dynamodb"} ) ``` 📌 **Consideraciones:** - Asegurar que la tabla en DynamoDB ya exista. - Configurar permisos de escritura en DynamoDB. --- ### **4️⃣ Ejecutar y Monitorear la Carga** Después de agregar la carga en el **script de AWS Glue**, sigue estos pasos: 1. **Guarda el script** en la consola de AWS Glue o en S3. 2. **Ejecuta el Job** desde la consola de Glue. 3. **Monitorea la ejecución** en **AWS Glue > Jobs > Runs**. 4. **Revisa logs en CloudWatch** en caso de errores. --- ### **🚀 Conclusión** - **S3:** Ideal para almacenamiento escalable en formatos Parquet, JSON o CSV. - **Redshift:** Para cargas analíticas y BI. - **DynamoDB:** Para almacenamiento en NoSQL con alta disponibilidad. Si necesitas optimizar la carga, considera **particionar los datos en S3** o **usar COPY en Redshift**. ¿En qué destino específico deseas cargar los datos? 🚀 ````**Creando nuestro primer ETL - Carga (Load) en AWS Glue** La fase de **carga** en un proceso ETL consiste en almacenar los datos transformados en un destino adecuado, como Amazon S3, Amazon Redshift, DynamoDB, o una base de datos relacional en RDS. A continuación, te muestro cómo realizar la **carga de datos en S3** y otras opciones: ### **1️⃣ Cargar los datos transformados en S3 (Parquet, CSV, JSON)** Si en la fase de transformación trabajaste con un **DynamicFrame** en AWS Glue, puedes cargarlo a S3 usando: glueContext.write\_dynamic\_frame.from\_options( frame=output\_dyf, # DynamicFrame transformado connection\_type="s3", connection\_options={"path": "s3://mi-bucket/output/"}, format="parquet" # También puedes usar "csv" o "json" ) 📌 **Opciones de formato:** * `"parquet"` (Recomendado para analítica) * `"json"` * `"csv"` (Puede requerir opciones adicionales como delimitador) ### **2️⃣ Cargar los datos en Amazon Redshift** Si deseas cargar los datos en **Amazon Redshift**, usa **JDBC** con `connection_options`: glueContext.write\_dynamic\_frame.from\_jdbc\_conf( frame=output\_dyf, catalog\_connection="redshift-connection", connection\_options={ "database": "mi\_base", "dbtable": "mi\_tabla", "redshiftTmpDir": "s3://mi-bucket/temp-dir/" }, redshift\_tmp\_dir="s3://mi-bucket/temp-dir/", transformation\_ctx="datasink4" ) ✅ **Requisitos para Redshift:** * Un **Cluster Redshift** con una tabla creada. * Conexión JDBC en **AWS Glue Connections**. * Permisos en el **IAM Role** para escribir en Redshift. ### **3️⃣ Cargar los datos en Amazon DynamoDB** Para almacenar datos en una **tabla de DynamoDB**, usa: glueContext.write\_dynamic\_frame.from\_options( frame=output\_dyf, connection\_type="dynamodb", connection\_options={"dynamodb.output.tableName": "mi\_tabla\_dynamodb"} ) 📌 **Consideraciones:** * Asegurar que la tabla en DynamoDB ya exista. * Configurar permisos de escritura en DynamoDB. ### **4️⃣ Ejecutar y Monitorear la Carga** Después de agregar la carga en el **script de AWS Glue**, sigue estos pasos: 1. **Guarda el script** en la consola de AWS Glue o en S3. 2. **Ejecuta el Job** desde la consola de Glue. 3. **Monitorea la ejecución** en **AWS Glue > Jobs > Runs**. 4. **Revisa logs en CloudWatch** en caso de errores. ### **🚀 Conclusión** * **S3:** Ideal para almacenamiento escalable en formatos Parquet, JSON o CSV. * **Redshift:** Para cargas analíticas y BI. * **DynamoDB:** Para almacenamiento en NoSQL con alta disponibilidad. Si necesitas optimizar la carga, considera **particionar los datos en S3** o **usar COPY en Redshift**. ¿En qué destino específico deseas cargar los datos? 🚀

Yo trabajo con etls en ssis de Microsoft y es mucho más fácil, tanto la instalación como la configuración del ambiente. También para desarrollar es más intuitivo. Hay una manera gráfica de trabajar con glue?