Implementación de arquitectura Delta Lake en Databricks

¿Cómo se crea una arquitectura Delta Lake en Databricks?

Delta Lake es crucial para gestionar grandes volúmenes de datos de manera estructurada. Al implementar una arquitectura Delta Lake con sus capas bronze, silver y gold sobre Databricks, aseguramos un flujo óptimo de datos desde su origen hasta su transformación final. Antes de realizar este proceso, es fundamental que hayas leído el material previo de Databricks File System (DBFS) y comandos básicos.

¿Cuál es el primer paso para la implementación?

Lo primero es crear un notebook para implementar tu arquitectura de Delta Lake. Dentro de "Workspace" en Databricks, nombra este notebook como "Clase: Implementación de un Delta Lake sobre Databricks".

¿Cómo se configuran las capas de Delta Lake?

El proceso comienza con la creación de un directorio principal para Delta Lake:

dbutils.fs.mkdirs("/FileStore/cursoDatabricks/DeltaLake")

Una vez que se ejecuta este comando, el sistema responde con boolean = true, confirmando la creación exitosa del directorio.

¿Qué son las capas bronze, silver y gold?

• Bronze: Almacena los datos crudos desde diferentes orígenes como bases de datos o CRMs. Dentro de la capa bronze, puedes crear un subdirectorio para datos en crudo de la siguiente manera:

  dbutils.fs.mkdirs("/FileStore/cursoDatabricks/DeltaLake/bronze/rowdata")
  

• Silver: Esta capa recibe datos de bronze una vez transformados y limpios. Incluye un directorio específico donde se almacenan los datos procesados:

  dbutils.fs.mkdirs("/FileStore/cursoDatabricks/DeltaLake/silver/cleaningdata")
  

• Gold: Es el siguiente paso en la arquitectura, donde se almacenan los datos listos para análisis avanzados y reportes. Aunque no se detalla en la transcripción, el proceso sería similar a la creación de las capas anteriores.

¿Qué importancia tiene la organización de datos en Delta Lake?

Tener tus datos organizados en capas te permite aplicar transformaciones y mantener integridad y calidad de los datos, necesarios para análisis efectivos. Estas capas permiten:

• Capturar datos brutos de manera estructurada.
• Asegurar consistencia en la limpieza y transformación de datos.
• Optimizar la exploración y generación de informes a través de datos preparados.

¿Los nombres de directorios afectan la funcionalidad?

No, los nombres utilizados como "rowdata" y "cleaningdata" son genéricos. Puedes nombrar los directorios según las necesidades específicas de tu arquitectura o proyectos, siempre que mantengas consistencia y claridad en la organización de tus datos.

¿Cómo proceder después de implementar bronze y silver?

Con bronze y silver implementados, continúa con la implementación de la capa gold. Te invito a replicar este ejercicio en Databricks. Aprender de la experiencia y practicar mejorará tus habilidades en la gestión de datos con Delta Lake. Puedes enriquecer el proceso usando diferentes datasets, lo que te ayudará a entender mejor cómo funciona cada capa en un entorno real. ¡Compártelo en los comentarios y sigue avanzando en tu aprendizaje!