Christian Julian Acosta Santamaria
Layla Scheli
ProfesorLuis Dotto
¿Qué es el Databricks File System y cómo se utiliza?
El Databricks File System (DBFS) es una capa de almacenamiento gestionada que ofrece Databricks para organizar y almacenar eficientemente datos, notebooks y otros elementos dentro de su plataforma. Aprovechando este sistema, los usuarios pueden estructurar su espacio de trabajo de manera ordenada y optimizar sus flujos de trabajo. El DBFS funciona como un directorio personal, facilitando una accesibilidad rápida y sencilla para la gestión de archivos, datos y comandos.
¿Cómo crear cuadernos y carpetas en Databricks?
Para comenzar a utilizar Databricks, es esencial saber crear y gestionar carpetas y notebooks. Aquí está el proceso que puedes seguir:
Crear Carpeta:
Crear Notebook:
print("Hola Mundo") en Python y ejecútalo.Ejecutar y gestionar el contenido:
¿Cómo subir y gestionar datos en Databricks?
Subir datos al DBFS es crucial para trabajar con conjuntos de datos directamente desde la plataforma:
Subir archivos al DBFS:
Configurar el navegador de archivos:
Alternativas para subir datos:
¿Cómo gestionar y configurar tus datos?
Es posible realizar configuraciones avanzadas al cargar y gestionar datos en Databricks, mejorando la manera en que interactúas con los archivos:
Configuración de la tabla de datos:
Previsualización y ajustes personalizados:
Crear tablas en notebooks:
Estas capacidades facilitan la creación de un entorno de trabajo dinámico y altamente adaptable en Databricks. ¡Anímate a explorar esta poderosa herramienta y descubre todo lo que puedes lograr con ella en tus proyectos de datos!
Christian Julian Acosta Santamaria
Layla Scheli
ProfesorLuis Dotto
Mauro Bravo
Andres Carrillo
Federico Martinez
Luis David Bassa Llorente
Daniel Eduardo Portugal Revilla
Daniel Eduardo Portugal Revilla
andres arturo rios
Layla Scheli
ProfesorDaniel Eduardo Portugal Revilla
Mario Alexander Vargas Celis
Diego Alejandro Lesmes
Mauro Benito Montoya Arenas
CARDENAS LOPEZ PAULA ANDREA
Layla Scheli
ProfesorEnzo Borjas
Juliana Castillo
Team PlatziLayla Scheli
ProfesorJuan Esteban Zapata Cano
Juan Esteban Agudelo Moreno
Eugenio Romero Prada
Eugenio Romero Prada
Eduardo Domínguez Navarrete
Jhon Alexander Túquerres Jiménez
Hola a Todos!.
Para habilitar el DBFS File Browser la interfaz cambió un poco
Se encuentra en:
Creo que esto lo explica bien :)
Genial, Christian :) Gracias por tu aporte!
Para ser mas ilustratitvos
Buenas! Entiendo que la interface cambio desde que se hizo el curso. No encontre donde se habilita el "DBFS File Browser". Es mas no vi la sigla DBFS por ningún lado. O por ejemplo logre crear la tabla, luego de haber creado un Schema y un Volume. Eso esta bien o estoy creando algo de mas?Otra cosa que no entendí, es para que cargar los archivos, si después para crear la tabla los tenes que volver a subir. Eso es algo que también vi que cambio "Upload data" por "Import" creo. Saludos
Tengo estas mismas inquietudes
lo hice igual
actualizar el curso la interface cambio demasiado es otra literal
Aquí la versión 2026 !
Uff este video quedo super desactualizado
aqui la versión 2026!
En el free trial no coincide las opciones que se están mostrando en el video, muchas opciones han cambiado
Si, cambio la semana pasad :(
Databricks 2026!
La preparación de un cluster de almacenamiento implica configurar un entorno para gestionar, distribuir y almacenar datos de manera eficiente en un sistema distribuido. Aquí están los pasos clave para preparar un cluster de almacenamiento:
1. Elección del Sistema de Almacenamiento
2. Configuración de Nodos de Almacenamiento
3. Configuración del Almacenamiento Distribuido
4. Seguridad y Control de Acceso
5. Integración con Procesamiento
6. Supervisión y Mantenimiento
7. Escalabilidad y Optimización
Estos pasos aseguran que un cluster de almacenamiento esté preparado para manejar grandes volúmenes de datos, brindar alta disponibilidad y funcionar de manera eficiente junto con sistemas de procesamiento.
⚠️⚠️⚠️
Falta una actualizacion de esta clase. Databricks Free Editio ha cambiado bastante.
Para la opción de Create Table with UI. ¿Qué tamaño máximo de dataset recomiendan?
Hola! :)
En Databricks, cuando usas la opción Create Table with UI, el tamaño máximo recomendado del dataset depende del método de carga que elijas. Aquí tienes las consideraciones específicas:
Tamaño máximo recomendado:
Cargar archivos directamente desde la UI de Databricks: El tamaño máximo del archivo depende del tipo de almacenamiento subyacente. Generalmente, se recomienda no exceder los 100 MB por archivo si estás cargando directamente desde tu máquina local a través de la UI. Esto es porque Databricks utiliza almacenamiento temporal para procesar la carga.
Conectar a un sistema de almacenamiento externo (como Azure Data Lake, AWS S3 o Google Cloud Storage): Para datasets más grandes, usa estas conexiones en lugar de subir directamente desde la UI. Puedes cargar archivos de varios GB o TB de tamaño si están almacenados en servicios externos, ya que Databricks aprovecha la distribución de Spark.
Alternativas para manejar datasets grandes Si tu dataset supera los 100 MB:
Conéctalo desde un almacenamiento externo: Subir los datos a un bucket en S3, ADLS o Google Cloud Storage y usar spark.read o Auto Loader para cargarlo a Databricks. Auto Loader: Esta funcionalidad de Databricks está optimizada para la ingesta incremental y procesamiento continuo de archivos en almacenamiento externo. API de Databricks: Usa la API para transferir grandes volúmenes de datos de forma programática.
Recomendaciones generales Particionar el dataset: Divide los archivos en partes más pequeñas (por ejemplo, en particiones de 50 MB). Prueba con un subconjunto: Antes de cargar el dataset completo, prueba con un conjunto más pequeño para validar la estructura y evitar errores. Monitorea la memoria: Si cargas datasets grandes, revisa el uso de memoria del cluster para prevenir problemas de rendimiento.
Saludos!
Una diferencia importante que agregar Diferencias entre DBFS y un Data Lake:
Conclusión:
Que gran dato es el anexar a databricks los archivos compartidos de la clase 👩💻 Conocer la ruta de carga, es algo nuevo en el aprendizaje
Sin dudas Juliana, es una forma muy simple de trabajar en Databricks :)
Muy interesante el curso, pero de verdad que el portal ha cambiado demasiado.
Estoy haciendo este ejercicio el 03/09/2026 y aunque la interfaz SÍ se ve diferente, el contenido NO cambia y todo se puede hacer. Al parecer hay personas que están tratando de publicitar sus videos en YT y nos meten barraeras mentales que curso no se puede continuar.
¿Cuándo debo crear tablas desde la interfaz?
Debes optar por la interfaz gráfica (UI) cuando estás realizando una exploración inicial rápida o construyendo prototipos. Imagina que recibes un archivo CSV con cientos de columnas y no conoces su estructura; usar la UI te permite previsualizar los datos, ajustar delimitadores y cambiar tipos de datos (como pasar de string a integer) con un par de clics, sin escribir una sola línea de código. Es ideal para usuarios de negocio o analistas que prefieren un entorno visual. Por otro lado, si tu objetivo es automatizar un proceso de ingesta recurrente para un entorno de producción, lo ideal es generar el notebook. Esta opción crea automáticamente el código base en PySpark o SQL, el cual puedes versionar, modificar y programar para que se ejecute todos los días de forma desatendida.
¿Por qué es mejor habilitar el navegador DBFS?
Por defecto, Databricks oculta esta vista para mantener la interfaz limpia y evitar modificaciones accidentales en los archivos del sistema por parte de usuarios sin experiencia. Sin embargo, habilitar el Databricks File Browser desde la configuración de administrador es como encender la luz en una habitación oscura: te permite gestionar visualmente tu capa de almacenamiento. Al activarlo, obtienes una interfaz gráfica similar al explorador de archivos de tu computadora directamente en la pestaña Catalog. Esto es fundamental cuando necesitas auditar qué datos crudos se han subido, eliminar archivos temporales pesados o simplemente verificar las rutas exactas (paths) de tus archivos CSV o JSON antes de programar la ingesta en tus notebooks. Sin esta vista, tendrías que depender exclusivamente de comandos de código para explorar tus directorios, lo cual ralentiza el proceso de exploración inicial.
Veo que el curso se encuentra desactualizado, para seguir avanzando con el tema les recomiendo checar el apartado de learning de DataBricks:
Ver los videos propios de Databricks para ver la interfaz. Videos de Noviembre 20 de 2025