Here's some Python code to split up an FME binary (e.g. from the GeometryExtractor) into chunks of a pre-defined size (1600 bytes in this small example, you probably want to set it to 16777216, or one less):

def chunked(size, source):
    for i in range(0, len(source), size):
        yield source i:i+size]
 
def FMEBufferSplitter(feature):
    chunk_size = 1600  # change as needed
    geom = feature.getAttribute('_geometry')
    parts = chunked(chunk_size, geom)
    feature.setAttribute('_geometry_parts{}', list(parts))

 

And conversively, here's how to join them back together:

def FMEBufferJoiner(feature):
    parts = feature.getAttribute('_geometry_parts{}') or o]
    joined = b''.join(parts)
    feature.setAttribute('_geometry', joined)

I've also attached a demo workspace (2022.2) with sample data from the FME training dataset.

If possible, I would rather consider writing the geometries in something like PostGIS and then use a GUID in Snowflake as a foreign key to the table holding the actual geometry.

def chunked(size, source):
    for i in range(0, len(source), size):
        yield source i:i+size]
 
def FMEBufferSplitter(feature):
    chunk_size = 1600  # change as needed
    geom = feature.getAttribute('_geometry')
    parts = chunked(chunk_size, geom)
    feature.setAttribute('_geometry_parts{}', list(parts))

def FMEBufferJoiner(feature):
    parts = feature.getAttribute('_geometry_parts{}') or o]
    joined = b''.join(parts)
    feature.setAttribute('_geometry', joined)

This worked perfectly thanks!