Clase 3 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
Los sistemas de arquitectura centralizada de datos han sido fundamentales durante mucho tiempo. Imagina tener un archivo de datos de gran tamaño, el cual se procesa desde un único nodo central. Este método, aunque efectivo en sus inicios, presenta varios inconvenientes:
La arquitectura descentralizada ofrece una solución eficaz a los problemas de las arquitecturas centralizadas, dividiendo grandes archivos de datos en particiones más manejables. Cada partición se procesa por nodos esclavos, dirigidos por un nodo máster que orquesta las tareas. Así se forma un clúster, un concepto clave en Big Data por las siguientes razones:
Un clúster distribuido cuenta con dos capas esenciales: almacenamiento y procesamiento.
La capa de almacenamiento predominantemente utiliza disco, permitiendo opciones tanto de almacenamiento permanente como temporal. Depende del objetivo de los datos, ya sea retenerlos permanentemente o almacenarlos temporalmente para transformaciones.
El procesamiento en un clúster depende del uso efectivo de recursos como RAM y CPU. El adecuado "sizing" del clúster es crucial, determinando la cantidad y capacidad de nodos necesarios basándose en:
Implementado en la plataforma Databricks, el Databricks File System (DBFS) se integra para automatizar el almacenamiento, facilitando la gestión y procesamiento de datos directamente dentro de la plataforma. Esto destaca la adaptabilidad y flexibilidad de la arquitectura distribuida en entornos diversos y tecnologías avanzadas de Big Data.
Con estos fundamentos, el potencial de una arquitectura distribuida se vuelve esencial en la evolución y eficiencia del procesamiento de grandes volúmenes de datos. Al profundizar en su comprensión y aplicación, no solo se mejora el rendimiento, sino que se asegura un sistema robusto y eficaz.
