Clase 23 de 25 • Curso de Databricks: Arquitectura Delta Lake
Contenido del curso
Gestión Avanzada de Big Data con Databricks y Delta Lake
Fundamentos de Databricks para Big Data y Machine Learning
Arquitectura de Clústeres en Databricks: Procesamiento y Almacenamiento
Uso de Apache Spark en Big Data: Procesamiento y Análisis
Quiz - Fundamentos del Data Management con Databricks
Creación y Configuración de Clúster en Databricks
Gestión de Datos y Notebooks en Databricks File System
Transformaciones y Acciones en Apache Spark
Conceptos básicos de RDDs en Apache Spark
Creación y Transformaciones de RDDs en Databricks
Acciones en Apache Spark: Uso y Ejemplos Prácticos
Lectura de Datos en Apache Spark con Databricks
Exploración de SparkUI en Databricks: Monitorización y Configuración
Instalación de Librerías en Databricks paso a paso
Alternativas para Trabajar con Apache Spark: Local vs. Nube
Quiz - Administración y gestión
Arquitecturas Data Lake y Delta Lake en Big Data
Delta Lake: Almacenamiento y Gestión de Datos en Big Data
Arquitectura Medallion en Data Lake House: Capas Bronze, Silver y Gold
Comandos Esenciales para Databricks File System (DBFS)
Implementación de arquitectura Delta Lake en Databricks
Arquitectura Delta Lake: Creación de Capas Bronce, Silver y Gold
Gestión de Datos Avanzada con Databricks y Delta Lake
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.
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".
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.
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.
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:
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.
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!