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

¿Cómo se estructura una arquitectura Delta Lake en Databricks?

La arquitectura Delta Lake es esencial para el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos, garantizando su integridad y disponibilidad para futuras consultas. Especialmente útil en procesos de análisis de datos como Power BI y Machine Learning, esta arquitectura se organiza en capas jerárquicas en el sistema de archivos de Databricks. Aquí, repasaremos cómo crear y estructurar estas capas para optimizar el flujo de datos.

¿Qué capas conforman Delta Lake?

Delta Lake cuenta principalmente con tres capas:

1. Capa de Bronce:

   • Almacena datos en formato raw.
   • Permite la ingestión de datos desde diversos orígenes: bases de datos, servicios en la nube, procesos batch, y en tiempo real.

2. Capa de Plata:

   • Realiza las transformaciones de datos.
   • Aquí se llevan a cabo tareas de limpieza y preparación de datos para el siguiente nivel de procesamiento.

3. Capa de Oro:

   • Guarda datos finales listos para análisis de negocio y creación de modelos de Machine Learning.
   • Se utilizan para reportería como tableros de control y consultas de inteligencia de negocios.

¿Cómo se implementa una capa en Databricks File System?

Comencemos con la creación de las capas dentro del sistema de archivos en Databricks, siguiendo estos pasos:

# Crear directorio para la capa de oro
dbfs mkdirs [ruta_a_DeltaLake]/gold

# Crear subdirectorio para datos finales en la capa de oro
dbfs mkdirs [ruta_a_DeltaLake]/gold/final_data

Este código básico es crucial para mantener organizados los datos y facilitar su manejo en procesos posteriores.

¿Cómo se visualiza y verifica la arquitectura?

Una vez creada la estructura, puedes verificar visualmente en Databricks si todos los directorios están correctamente configurados.

1. Dirígete al catálogo en Databricks.
2. Dentro del Databricks File System, busca la carpeta llamada File Store.
3. Localiza el directorio Delta Lake.
4. Inspecciona cada capa ya definida: bronce, plata y oro, verificando subdirectorios como row en bronce, cleaning_data en plata y final_data en oro.

¿Cómo se transforman los datos entre capas?

Mover datos entre las capas requiere transformaciones vitales, incluyendo:

• Cambiar tipos de datos.
• Realizar uniones y joins.
• Modificar nombres de columnas.
• Agregar o eliminar columnas según sea necesario.

Estas transformaciones son partes de un proceso ETL (Extracción, Transformación y Carga). Los datos se extraen inicialmente de fuentes externas, se transforman en la capa de plata y se cargan en la capa de oro para su uso en negocios.

¿Cuáles son los usos y beneficios de Delta Lake?

La arquitectura Delta Lake es ampliamente aplicable para proyectos avanzados gracias a:

• Su capacidad para manejar datos en tiempo real y batch.
• El uso eficiente de Apache Spark y Databricks como herramientas de procesamiento.
• La flexibilidad para adaptarse a cambios y evoluciones del negocio sin pérdida de datos ni integridad.

Ahora que tienes las herramientas y el conocimiento para implementar tu propia arquitectura Delta Lake, es el momento de ponerlo en práctica. No dudes en compartir tus experiencias y retos encontrados en este apasionante journey por el manejo de datos.