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Convierte varias fuentes de libros y CSV en salidas trazables para carga SQL, procesos Parquet y lotes de almacenamiento de objetos.
Temas
Un proceso ETL se puede revisar cuando cada entrada tiene un ID de origen y un ID de lote estables. Registra el archivo o la captura API, el prefijo de objetos si aplica, la hoja o el rango y la forma esperada de filas y campos. El original debe permanecer intacto para poder repetir una corrección de normalización.
Aterriza primero las páginas API o los lotes del almacenamiento y después resuelve codificación y delimitadores CSV. El divisor de hojas y el extractor de rangos evitan mezclar notas y totales con datos. El mapeador fija nombres y orden; unpivot convierte columnas por mes en observaciones cuando el destino es largo. Une solo contratos compatibles y guarda el cursor incremental en la procedencia.
El JSON Schema generado es una propuesta basada en ejemplos. Compárala con el plan de migración, la clave de negocio, la nulabilidad y el dialecto SQL antes de aceptar los INSERT. Estas herramientas preparan artefactos, pero no sustituyen una transacción de base de datos ni una decisión sobre cambios de tipo.
Antes de exportar, reconcilia filas de entrada, aceptadas, duplicadas, rechazadas y finales. Revisa campos, tipos, unicidad y deriva de schema. Parquet y NDJSON sirven para analítica; un paquete CSV con manifest facilita revisar cada hoja. Ante un fallo, aísla la rama y conserva su procedencia en vez de publicar un resultado parcial como completo.
Guía de flujo de trabajo
Lleva páginas API a una hoja cuando sea necesario, procesa el lote aprobado en almacenamiento de objetos y detecta delimitador y codificación antes de convertir CSV en lote. Crea los identificadores de origen y lote y conserva el vínculo entre original y archivo aterrizado.
Divide libros con varias hojas o extrae solo los rangos aprobados; después renombra, ordena y elimina columnas según el contrato. Convierte columnas de meses a filas si el destino es largo y aplana JSON únicamente cuando el modelo final lo exige.
Une solo libros compatibles en hojas y columnas. Para cargas recurrentes, añade filas nuevas con un cursor de fecha o clave primaria revisado; conserva el cursor con la procedencia y compara filas recibidas, retenidas, duplicadas y rechazadas para que una repetición sea explicable.
Infiere un JSON Schema candidato con filas representativas, conviértelo en un plan de migración y genera INSERT para el dialecto elegido. Revisa fechas, números, nulos, identificadores, escape y orden de columnas antes de ejecutar una escritura externa.
Usa API To Sheet para respuestas JSON paginadas que primero deben aterrizar en una hoja, S3 Batch Processor para un prefijo autorizado y las herramientas CSV cuando cambien el delimitador o la codificación. Vincula cada artefacto aterrizado con su rama de origen.
Separa libros o extrae rangos nombrados cuando cada hoja representa un conjunto distinto; mapea columnas antes de unir; aplica unpivot a columnas mensuales o categóricas cuando el destino espera una observación por fila; transforma JSON anidado solo si forma parte del contrato.
Considera el JSON Schema inferido una propuesta que requiere revisión, usa el planificador de migración para diseñar tablas y genera INSERT después de comprobar tipos, claves, escape y dialecto. Elige Parquet o NDJSON para analítica y un paquete CSV cuando haga falta inspección por hoja.
Exporta la tabla aceptada a Parquet o NDJSON para analítica, o empaqueta cada hoja como CSV con manifest para revisión y transferencia. Adjunta los conteos, campos y la línea de procedencia; la carga, los permisos y el commit final pertenecen al sistema receptor.