Fundamentos del Data Management con Databricks

1

Gestión Avanzada de Big Data con Databricks y Delta Lake

2

Fundamentos de Databricks para Big Data y Machine Learning

3

Arquitectura de Clústeres en Databricks: Procesamiento y Almacenamiento

4

Uso de Apache Spark en Big Data: Procesamiento y Análisis

Quiz: Fundamentos del Data Management con Databricks

Administración y Gestion de la Plataforma de Databricks

5

Creación y Configuración de Clúster en Databricks

6

Gestión de Datos y Notebooks en Databricks File System

7

Transformaciones y Acciones en Apache Spark

8

Conceptos básicos de RDDs en Apache Spark

9

Creación y Transformaciones de RDDs en Databricks

10

Acciones en Apache Spark: Uso y Ejemplos Prácticos

11

Lectura de Datos en Apache Spark con Databricks

12

Exploración de SparkUI en Databricks: Monitorización y Configuración

13

Instalación de Librerías en Databricks paso a paso

14

Alternativas para Trabajar con Apache Spark: Local vs. Nube

Quiz: Administración y Gestion de la Plataforma de Databricks

Apache Spark SQL y UDF

15

Lectura y escritura de DataFrames en Apache Spark

16

Comandos en Apache Spark SQL: Uso Práctico y Ejemplos

17

Consultas y Filtrado Avanzado con Spark SQL

18

Creación y Uso de Funciones UDF en Apache Spark

Quiz: Apache Spark SQL y UDF

Implementacion de un Delta Lake en Databricks

19

Arquitecturas Data Lake y Delta Lake en Big Data

20

Delta Lake: Almacenamiento y Gestión de Datos en Big Data

21

Arquitectura Medallion en Data Lake House: Capas Bronze, Silver y Gold

22

Comandos Esenciales para Databricks File System (DBFS)

23

Implementación de arquitectura Delta Lake en Databricks

24

Arquitectura Delta Lake: Creación de Capas Bronce, Silver y Gold

25

Gestión de Datos Avanzada con Databricks y Delta Lake

No tienes acceso a esta clase

¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera

Gestión de Datos y Notebooks en Databricks File System

6/25
Recursos

¿Qué es el Databricks File System y cómo se utiliza?

El Databricks File System (DBFS) es una capa de almacenamiento gestionada que ofrece Databricks para organizar y almacenar eficientemente datos, notebooks y otros elementos dentro de su plataforma. Aprovechando este sistema, los usuarios pueden estructurar su espacio de trabajo de manera ordenada y optimizar sus flujos de trabajo. El DBFS funciona como un directorio personal, facilitando una accesibilidad rápida y sencilla para la gestión de archivos, datos y comandos.

¿Cómo crear cuadernos y carpetas en Databricks?

Para comenzar a utilizar Databricks, es esencial saber crear y gestionar carpetas y notebooks. Aquí está el proceso que puedes seguir:

  1. Crear Carpeta:

    • Accede a la sección de Workspace en Databricks, que actúa como tu directorio personal.
    • Haz clic en el botón correspondiente para crear un nuevo folder.
    • Asigna un nombre apropiado (ej. "Curso Databricks").
    • Presiona "Crear carpeta".
  2. Crear Notebook:

    • Dentro de Workspace, selecciona la opción para crear un notebook.
    • Asigna un nombre al notebook (ej. "Mi primer notebook").
    • Elige el lenguaje de programación: Python, SQL, Scala o R.
    • Asegúrate de que el clúster esté configurado correctamente.
    • Inserta el famoso código print("Hola Mundo") en Python y ejecútalo.
  3. Ejecutar y gestionar el contenido:

    • Ejecuta el notebook para verificar que el contenido funciona correctamente.
    • Gestiona notebooks y carpetas: clonar, mover, eliminar, etc., para adaptar los archivos a tus necesidades.

¿Cómo subir y gestionar datos en Databricks?

Subir datos al DBFS es crucial para trabajar con conjuntos de datos directamente desde la plataforma:

  1. Subir archivos al DBFS:

    • Dentro de un notebook, haz clic en File y elige "Upload Data to Databricks File System".
    • Usa el File Store para especificar la carpeta de destino.
    • Arrastra y suelta tus archivos en la sección correspondiente.
    • Verifica la carga completa de los archivos mediante un tick verde.
  2. Configurar el navegador de archivos:

    • Ve a Admin Settings, habilita el Databricks File Browser.
    • Esto permitirá una vista gráfica del DBFS para una gestión más simple y visual de los archivos.
  3. Alternativas para subir datos:

    • Accede al 'Catalog' y usa la opción de "Crear Tabla".
    • Realiza integraciones con S3 de AWS, Cassandra, Kafka, Redis, etc., para fuentes externas.

¿Cómo gestionar y configurar tus datos?

Es posible realizar configuraciones avanzadas al cargar y gestionar datos en Databricks, mejorando la manera en que interactúas con los archivos:

  1. Configuración de la tabla de datos:

    • Copia la ruta de almacenamiento para acceso fácil a los archivos subidos.
    • Cambia el nombre de los archivos y especifica su formato (ej. CSV, JSON).
    • Configura el delimitador y ajusta tipos de datos como String, Integer, etc.
  2. Previsualización y ajustes personalizados:

    • Realiza una previsualización de la tabla para inspeccionar los datos.
    • Configura manualmente las características del conjunto de datos antes de crear una tabla.
  3. Crear tablas en notebooks:

    • Permite que Databricks genere un notebook con especificaciones de lectura de datos.
    • Usa vistas temporales y SQL para análisis o consultas extendidas.

Estas capacidades facilitan la creación de un entorno de trabajo dinámico y altamente adaptable en Databricks. ¡Anímate a explorar esta poderosa herramienta y descubre todo lo que puedes lograr con ella en tus proyectos de datos!

Aportes 5

Preguntas 1

Ordenar por:

¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

Hola a Todos!. Para habilitar el DBFS File Browser la interfaz cambió un poco Se encuentra en: 1. Admin Settings 2. Sección Workspace admin 3. Advanced 4. Other Creo que esto lo explica bien :)
La preparación de un cluster de almacenamiento implica configurar un entorno para gestionar, distribuir y almacenar datos de manera eficiente en un sistema distribuido. Aquí están los pasos clave para preparar un cluster de almacenamiento: ### **1. Elección del Sistema de Almacenamiento** * **Sistema Distribuido**: Seleccionar una solución como HDFS (Hadoop Distributed File System), Amazon S3, Azure Data Lake, o Databricks File System (DBFS). * **Tipo de Datos**: Considerar los tipos de datos a almacenar (estructurados, semi-estructurados o no estructurados). * **Escalabilidad y Redundancia**: Evaluar la capacidad de escalar y garantizar la disponibilidad mediante la replicación de datos. ### **2. Configuración de Nodos de Almacenamiento** * **Tipos de Nodos**: * *Master Node*: Gestiona la metadata del almacenamiento (nombres de archivos, ubicaciones de bloques, etc.). * *Worker Nodes*: Almacenan los bloques de datos y los procesan según sea necesario. * **Asignación de Recursos**: * Espacio en disco. * Memoria para gestionar operaciones locales de almacenamiento. ### **3. Configuración del Almacenamiento Distribuido** * **Replicación de Datos**: Configurar niveles de replicación para garantizar la redundancia y alta disponibilidad. * **Tamaño de Bloques**: Determinar el tamaño óptimo de bloques (por ejemplo, 128 MB o 256 MB en HDFS) para optimizar la lectura y escritura. * **Distribución de Datos**: Establecer políticas para distribuir datos uniformemente entre los nodos, evitando sobrecargas. ### **4. Seguridad y Control de Acceso** * **Encriptación**: Habilitar encriptación para datos en tránsito y en reposo. * **Autenticación y Autorización**: * Configurar servicios como Kerberos (para HDFS) o IAM roles (para S3). * Definir permisos granulares para usuarios y aplicaciones. ### **5. Integración con Procesamiento** * **Conexión con Motores de Procesamiento**: * Integrar el cluster de almacenamiento con herramientas como Spark, Hive, o Databricks. * **Optimización para Consultas**: * Usar formatos de datos optimizados como Parquet, ORC o Avro. * Crear particiones para mejorar el rendimiento de consultas. ### **6. Supervisión y Mantenimiento** * **Monitoreo de Salud**: Implementar herramientas para supervisar el uso del disco, estado de los nodos y replicación de datos (como Ambari para HDFS o CloudWatch para S3). * **Mantenimiento Preventivo**: * Reequilibrar datos entre nodos si es necesario. * Asegurar que los nodos tengan espacio suficiente para nuevas cargas. ### **7. Escalabilidad y Optimización** * **Escalado Horizontal**: Agregar nodos adicionales según aumenten las necesidades de almacenamiento. * **Compresión de Datos**: Aplicar técnicas de compresión (como Snappy o Gzip) para ahorrar espacio y optimizar el rendimiento. Estos pasos aseguran que un cluster de almacenamiento esté preparado para manejar grandes volúmenes de datos, brindar alta disponibilidad y funcionar de manera eficiente junto con sistemas de procesamiento.
Una diferencia importante que agregar Diferencias entre **DBFS** y un **Data Lake**: 1. **DBFS (Databricks File System)**: * Es un sistema de archivos virtual dentro de Databricks. * Funciona como una capa de abstracción sobre el almacenamiento de la nube (Azure Blob Storage, AWS S3, Google Cloud Storage). * Se usa para almacenar archivos temporales, notebooks, bibliotecas y datos de entrenamiento. * Tiene dos tipos de almacenamiento: * **DBFS estándar:** Almacenamiento transitorio dentro de Databricks. * **DBFS montado:** Se conecta a un Data Lake externo (como Azure Data Lake o S3). * No es ideal para almacenamiento a largo plazo ni para grandes volúmenes de datos en producción. 2. **Data Lake (Azure Data Lake, AWS S3, Google Cloud Storage)**: * Es un almacenamiento distribuido, optimizado para almacenar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. * Permite organizar datos en diferentes capas (Raw, Cleansed, Curated) como parte de una arquitectura **Delta Lake**. * Se usa para almacenar datos en bruto y procesarlos posteriormente con herramientas como Spark o Databricks. ### Conclusión: * **DBFS no es un Data Lake**, pero puede montarse sobre uno. * Para proyectos escalables, se recomienda usar **Delta Lake sobre un Data Lake** (como S3, ADLS o GCS) en lugar de depender del DBFS nativo.
Que gran dato es el anexar a databricks los archivos compartidos de la clase 👩‍💻 Conocer la ruta de carga, es algo nuevo en el aprendizaje
En el free trial no coincide las opciones que se están mostrando en el video, muchas opciones han cambiado![]()![](https://static.platzi.com/media/user_upload/upload-b585d6a1-55a8-40cc-a322-e3dd0f91fad0.png)