Convertir archivos S3 a .csv utilizando la tarea de Airflow.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 17, 2023 at 4:14 am

   Para agregar una nueva tarea en el mismo DAG para convertir los archivos descargados de Redshift al formato .csv, puede seguir los siguientes pasos:

   1. Cree un nuevo PythonOperator en el mismo DAG que ejecutará el código de conversión. Puede usar la biblioteca boto3 para leer los objetos de archivo de S3 y luego usar pandas o la biblioteca csv para convertirlos al formato .csv.

   from airflow import DAG
   from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
   from datetime import datetime
   
   def convertir_a_csv():
       # Use boto3 to read file objects from S3 and then use pandas or csv library for conversion
   
   dag = DAG('mi_dag', start_date=datetime(2021, 1, 1))
   
   tarea1 = RedshiftS3Operator(
       task_id='descargar_datos_a_s3',
       sql='SELECT * FROM mi_tabla',
       s3_bucket='mi_bucket',
       s3_key='mi_archivo.gz',
       dag=dag
   )
   
   tarea2 = PythonOperator(
       task_id='convertir_a_csv',
       python_callable=convertir_a_csv,
       dag=dag
   )
   
   tarea1 >> tarea2
   

   1. En la función convertir_a_csv, puede usar la biblioteca boto3 para leer el objeto de archivo de S3 y luego usar pandas o la biblioteca csv para convertir el archivo al formato .csv. Luego puede escribir el archivo convertido en S3 usando la biblioteca boto3.

   import boto3
   import pandas as pd
   import io
   
   def convertir_a_csv():
       # Use boto3 to read file objects from S3 and then use pandas or csv library for conversion
       s3 = boto3.client('s3')
       response = s3.get_object(Bucket='mi_bucket', Key='mi_archivo.gz')
       contenido_gzip = response['Body'].read()
   
       # Convertir el archivo comprimido en un dataframe de pandas
       buffer_csv = io.StringIO()
       df = pd.read_csv(io.BytesIO(contenido_gzip), compression='gzip', header=0, sep=',', quotechar='"', error_bad_lines=False)
       df.to_csv(buffer_csv, index=False)
   
       # Escribir en S3 en formato CSV
       s3.put_object(Bucket='mi_bucket', Key='mi_archivo.csv', Body=buffer_csv.getvalue())
   

   1. Finalmente, puede agregar la nueva tarea al DAG y vincularla a la tarea existente que descarga los datos a S3 usando el operador >>. Esto asegura que la tarea de conversión se ejecute solo después de que la tarea de descarga haya finalizado correctamente.

   tarea1 >> tarea2
   

   Con estos pasos, puede agregar una nueva tarea al DAG existente para convertir archivos descargados de Redshift al formato .csv y luego cargarlos en S3.

Comments are closed.