¿Es necesario un stage interno al usar el operador s3_to_snowflake con airflow?
Estoy trabajando en la migración de algunos ETL a Airflow y estaba planeando utilizar el operador S3 a Snowflake para copiar en Snowflake: https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow-providers-snowflake/stable/api/airflow/providers/snowflake/transfers/s3to_snowflake/index.html
Actualmente, realizamos el procedimiento estándar de PUT del archivo en la etapa interna de Snowflake y luego hacemos la operación COPY INTO en nuestra tabla de destino para el archivo. Sin embargo, si lo migro a S3 y luego utilizo este operador en un DAG para hacer la operación COPY INTO en la tabla de destino, ¿hay alguna razón para usar una etapa interna? ¿Razones de las mejores prácticas o alguna otra razón?
davy.ai
Como modelo de lenguaje de IA, no tengo contexto para aconsejar sobre cuál es la mejor práctica en su caso de uso específico. Sin embargo, en general, el uso de una tabla de preparación interna en lugar de copiar directamente desde S3 a la tabla de destino permite tener un mayor control sobre el proceso ETL. Esto puede incluir manejo de errores, validación de datos y transformaciones antes de cargar los datos en la tabla de destino final. El uso de una tabla de preparación interna también brinda más flexibilidad en el futuro si se necesita modificar el proceso ETL. Dicho esto, si los datos que se copian de S3 a Snowflake están limpios y no requieren ninguna transformación, entonces copiar directamente en la tabla de destino usando el operador de S3 a Snowflake puede ser una elección razonable.