- 1

Gestión Avanzada de Big Data con Databricks y Delta Lake
01:57 - 2

Fundamentos de Databricks para Big Data y Machine Learning
07:54 - 3

Arquitectura de Clústeres en Databricks: Procesamiento y Almacenamiento
07:49 - 4

Uso de Apache Spark en Big Data: Procesamiento y Análisis
06:25 Quiz - Fundamentos del Data Management con Databricks
Arquitectura Medallion en Data Lake House: Capas Bronze, Silver y Gold
Clase 21 de 25 • Curso de Databricks: Arquitectura Delta Lake
Contenido del curso
- 5

Creación y Configuración de Clúster en Databricks
07:03 - 6

Gestión de Datos y Notebooks en Databricks File System
11:26 - 7

Transformaciones y Acciones en Apache Spark
03:42 - 8

Conceptos básicos de RDDs en Apache Spark
02:30 - 9

Creación y Transformaciones de RDDs en Databricks
17:01 - 10

Acciones en Apache Spark: Uso y Ejemplos Prácticos
05:34 - 11

Lectura de Datos en Apache Spark con Databricks
09:36 - 12

Exploración de SparkUI en Databricks: Monitorización y Configuración
04:23 - 13

Instalación de Librerías en Databricks paso a paso
08:30 - 14

Alternativas para Trabajar con Apache Spark: Local vs. Nube
03:42 Quiz - Administración y gestión
- 19

Arquitecturas Data Lake y Delta Lake en Big Data
05:24 - 20
Delta Lake: Almacenamiento y Gestión de Datos en Big Data
01:32 - 21

Arquitectura Medallion en Data Lake House: Capas Bronze, Silver y Gold
03:41 - 22
Comandos Esenciales para Databricks File System (DBFS)
00:34 - 23

Implementación de arquitectura Delta Lake en Databricks
06:38 - 24

Arquitectura Delta Lake: Creación de Capas Bronce, Silver y Gold
05:26 - 25

Gestión de Datos Avanzada con Databricks y Delta Lake
02:14
¿Qué es un Lake House?
El concepto de Lake House ha ganado tracción en el mundo del Big Data por su habilidad para combinar lo mejor de dos mundos: el Data Lake y el Data Warehouse. Un Lake House ofrece una tecnología que aprovecha las capacidades del almacenamiento masivo y flexible de un Data Lake y la estructura ordenada de un Data Warehouse. Esta integración permite un manejo de Big Data más sólido y escalable, adaptado a las necesidades del análisis de datos moderno.
Beneficios de un Lake House
- Escalabilidad: Su diseño permite crecer conforme aumenta el volumen de datos.
- Robustez: Ofrece una estructura sólida gracias a la integración de tecnologías de almacenamiento y procesamiento de datos.
- Versatilidad: Se adapta tanto a datos estructurados como no estructurados, permitiendo más flexibilidad en el análisis.
¿Cómo funciona la arquitectura de Medallion?
La arquitectura de Medallion, ampliamente usada en contextos de Big Data, se basa en el uso de un Delta Lake y se organiza en tres capas principales: Bronce, Plata y Oro. Cada una de estas capas cumple un rol específico en el flujo de datos, asegurando que estos se procesen y estén listos para el análisis de manera eficiente.
¿Qué es la capa de Bronce?
La capa de Bronce es el primer nivel de la arquitectura, donde los datos se reciben en su forma en bruto. Estos datos pueden ser tanto de tiempo real, es decir, un flujo continuo, como de batch, que procesan datos en momentos específicos del día, por ejemplo, durante las noches.
- Real Time y Batch: Ambas modalidades se gestionan en esta capa, permitiendo captar diversos tipos de datos.
- Desafíos de Integración: La diversidad y el volumen de datos presentan un reto significativo en la integración dentro de esta capa.
¿Qué sucede en la capa de Plata?
La capa de Plata es donde se realizan las transformaciones y limpiezas de datos necesarias. Aquí, los datos se preparan para el siguiente nivel, eliminando inconsistencias y asegurando su calidad.
- Transformación y Limpieza: Procesos críticos para garantizar la usabilidad de los datos.
- Preparación para Estadio Siguiente: Los datos que pasan por esta capa están listos para aplicaciones de inteligencia de negocios y análisis avanzados.
¿Cuál es el propósito de la capa de Oro?
Finalmente, en la capa de Oro, los datos están listos para ser explotados desde una perspectiva de negocio. Están desagregados y estructurados para aplicaciones prácticas como la inteligencia de negocios o el Machine Learning.
- Desagregación de Datos: Organizados desde una perspectiva de aplicación práctica.
- Inteligencia de Negocios y Machine Learning: Permite la creación de reportes, dashboards y modelos avanzados con herramientas como Power BI.
¿Cuáles son los beneficios de la arquitectura de Medallion?
La implementación de las capas de Bronce, Plata y Oro simplifica la adquisición de datos, mejora la calidad de estos, y facilita tanto el análisis como la toma de decisiones. Con esta arquitectura, los datos fluyen de manera ordenada y efectiva desde su ingreso hasta su explotación para fines empresariales.
Recursos para Profundizar
En los recursos de la clase se ha proporcionado una lectura que detalla esta arquitectura de Medallion con mayor profundidad, siendo una excelente fuente para quienes deseen explorar más sobre las características y ventajas que ofrece.