针对你的场景（3张基于S3 JSON的Athena基础表 + 2张衍生表），确实有比“导出JSON到S3再COPY”更高效的方案，下面按实用度和场景分类说明：

方案1：Redshift联邦查询（Federated Query）直接读取Athena表 #

这是最直接的方案，不需要中间存储，直接在Redshift中查询Athena的表并导入本地表，尤其适合衍生表的迁移（因为衍生表本身就是Athena的计算结果）。

步骤： #

1. 配置权限：确保Redshift集群使用的IAM角色拥有访问Athena以及Athena底层S3数据桶的权限（需要AmazonAthenaFullAccess和对应的S3读写权限）。
2. 创建Athena外部数据源：在Redshift中执行：

CREATE EXTERNAL DATA SOURCE athena_data_source
FROM ATHENA
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::你的账号ID:role/RedshiftAthena访问角色'
DATABASE '你的Athena数据库名';

3. 创建外部Schema映射Athena数据库：

CREATE EXTERNAL SCHEMA athena_schema
FROM EXTERNAL DATA SOURCE athena_data_source;

4. 导入数据到Redshift本地表：
   • 如果是新建表：

   CREATE TABLE redshift_target_table AS
   SELECT * FROM athena_schema.your_athena_table;
   

   • 如果表已存在，追加数据：

   INSERT INTO redshift_target_table
   SELECT * FROM athena_schema.your_athena_table;
   

优缺点： #

• ✅ 无需中间存储，操作步骤最少
• ✅ 实时性好，适合一次性迁移或小批量增量同步
• ❌ 数据量极大时，跨服务查询可能有性能瓶颈（取决于Athena的查询速度和Redshift的网络带宽）

方案2：使用AWS Glue ETL进行迁移与转换 #

如果你的数据需要清洗、格式转换（比如扁平化JSON嵌套结构），或者需要定期自动同步，Glue是更合适的选择。它可以直接对接Athena/S3数据源和Redshift目标。

步骤： #

1. 配置Glue数据源：
   • 对于Athena基础表：可以直接添加S3数据源（指向原JSON文件所在的桶路径），或者添加Athena数据源（直接关联Athena的表）。
   • 对于衍生表：可以通过Glue的Spark作业直接执行Athena的查询逻辑，或者读取Athena的查询结果。
2. 创建Glue Job：
   • 选择Python/Scala编写ETL脚本，示例逻辑：

     import sys
     from awsglue.transforms import *
     from awsglue.utils import getResolvedOptions
     from pyspark.context import SparkContext
     from awsglue.context import GlueContext
     from awsglue.job import Job
     
     args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])
     sc = SparkContext()
     glueContext = GlueContext(sc)
     spark = glueContext.spark_session
     job = Job(glueContext)
     job.init(args['JOB_NAME'], args)
     
     # 读取Athena表数据（或S3 JSON数据）
     datasource = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
         database="your_athena_db",
         table_name="your_athena_table"
     )
     
     # 可选：数据转换（比如扁平化嵌套JSON）
     transformed_data = datasource.resolveChoice(specs=[("nested_field", "cast:struct")])
     
     # 写入Redshift
     glueContext.write_dynamic_frame.from_jdbc_conf(
         frame=transformed_data,
         catalog_connection="your_redshift_connection",
         connection_options={
             "dbtable": "redshift_target_table",
             "database": "redshift_db"
         },
         redshift_tmp_dir="s3://your-bucket/glue-temp/"
     )
     
     job.commit()
     

3. 调度Job：设置定时触发，实现定期同步。

优缺点： #

• ✅ 支持复杂ETL逻辑，适合需要数据清洗、格式转换的场景
• ✅ 可自动化调度，适合增量同步或定期迁移
• ❌ 配置和开发成本略高，需要熟悉Glue Spark作业

方案3：优化版导出+COPY（用列式存储替代JSON） #

如果坚持用导出+COPY的思路，建议将Athena数据导出为Parquet/ORC格式（列式存储），而非JSON，因为Redshift对列式存储的加载效率远高于JSON，且压缩比更高，节省存储和传输成本。

步骤： #

1. 在Athena中导出数据到S3（Parquet格式）：

   INSERT INTO OUTFILE 's3://your-bucket/migration/derived-table/'
   FORMAT PARQUET
   WITH (compression='snappy')
   SELECT * FROM your_derived_athena_table;
   

   （基础表可以直接用原S3 JSON文件，或者也转成Parquet后再COPY，提升加载速度）
2. Redshift中COPY数据：

   COPY redshift_target_table
   FROM 's3://your-bucket/migration/derived-table/'
   IAM_ROLE 'arn:aws:iam::你的账号ID:role/RedshiftS3访问角色'
   FORMAT AS PARQUET;
   

优缺点： #

• ✅ 加载速度比JSON快数倍，适合大数据量迁移
• ✅ 压缩后占用S3存储空间更小
• ❌ 需要额外的导出步骤，不如联邦查询直接

场景总结 #

• 一次性迁移+数据量小：优先选联邦查询
• 需要定期同步+数据转换：选Glue ETL
• 超大批量数据迁移：选Parquet导出+COPY

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tikirin tukurun