En el panorama digital actual, las empresas dependen en gran medida de datos precisos para impulsar sus operaciones. Sin embargo, muchas organizaciones pasan por alto la importancia de estructurar estos datos eficazmente. Esta omisión a menudo genera ineficiencias, desperdicio de recursos y aumento de los costos operativos. Una arquitectura de datos bien planificada es esencial para maximizar el valor de los datos de una organización y reducir gastos innecesarios. Esta entrad

En el mundo del big data, elegir el formato de archivo adecuado puede influir significativamente en el éxito de tu proyecto. El rendimiento, la eficiencia de almacenamiento y la usabilidad son factores clave que influyen en tu elección. Dos de los principales contendientes en este ámbito son Apache ORC (Optimized Row Columnar) y Apache Parquet. Esta publicación explora estos formatos en detalle, centrándose en su estructura, rendimiento y aplicaciones prácticas para ayudarte

En el dinámico panorama empresarial actual, contar con las herramientas adecuadas para el análisis de datos y la inteligencia empresarial puede marcar la diferencia. Con la enorme cantidad de datos disponibles, las empresas necesitan métodos eficientes para procesarlos y analizarlos para una mejor toma de decisiones. Dos potentes plataformas que destacan en este ámbito son Apache Kylin y Trino, también conocida como Presto. Si bien ambas desempeñan funciones importantes en el

Navegar por el panorama de herramientas de procesamiento y gestión de datos puede ser una tarea abrumadora para los ingenieros de software. Con tantas opciones disponibles, es crucial identificar la solución que mejor se adapta a las necesidades específicas de su flujo de trabajo. En esta publicación, compararemos tres herramientas populares: Apache Hive, AWS Glue y Google Data Catalog. Al explorar sus características, complejidades y casos de uso ideales, podrá tomar una dec

En el entorno actual, rico en datos, seleccionar el formato de archivo adecuado puede marcar la diferencia. Ya sea que gestiones proyectos de big data, participes en aprendizaje automático o realices tareas sencillas con datos, es fundamental conocer las características de cada formato. En esta entrada de blog, exploraremos las características, ventajas y limitaciones únicas de tres formatos ampliamente utilizados: Apache Parquet, Apache ORC y JSON.

En este artículo, demostraré el acceso de los usuarios a los metadatos de Hive y los mecanismos utilizados para crear conjuntos de resultados. Espero poder demostrar cómo se pueden abrir los datos de datalakes o lakehouses a los usuarios.

En una publicación anterior, hice un breve resumen de los criterios que distinguen un datalake de un lakhouse. La gestión y organización de datos fue la clave para definir un lakhouse, así como la falta de puntos que lo hagan ideal para un datalake, además de una mayor velocidad de entrada de datos.

En el mundo actual del procesamiento de datos, Apache Spark se destaca como la tecnología preferida para gestionar eficientemente cargas de trabajo de datos a gran escala. Su éxito depende en gran medida de Catalyst Optimizer, un componente esencial que puede llevar el rendimiento de su procesamiento de datos a nuevas cotas. Si es un desarrollador que utiliza Scala para el procesamiento de datos, dominar Catalyst Optimizer puede mejorar significativamente el rendimiento de su

En el mundo actual, impulsado por los datos, las organizaciones se enfrentan a desafíos relacionados con el gran volumen y la complejidad de estos. Han surgido dos marcos principales, los data lakes y los lakehouses, para ayudar a las empresas a gestionar y aprovechar sus datos eficazmente.

El análisis de datos es un proceso apasionante, pero conlleva desafíos. Uno de los mayores obstáculos es identificar anomalías: resultados inesperados que pueden distorsionar nuestras conclusiones y predicciones. Ya sea que analices datos de ventas o monitorices el rendimiento del sistema, reconocer estas anomalías es fundamental.

Los dos artículos anteriores trataron sobre la evaluación de Apache Iceberg y sus capacidades, así como sobre el uso de PyIceberg para crear objetos y cargar datos. Esta publicación se centrará en la extracción de datos y el uso de dataframes de Pandas para crear análisis.

Generalmente me gusta probar cosas nuevas, y la tecnología no es la excepción. Así que decidí investigar más a fondo la mecánica subyacente de Apache Iceberg, y en concreto, la implementación de Python, PyIceberg. Apache Iceberg with Industrial Piping Estaba analizando específicamente algunos elementos clave que suelen formar parte de las prácticas de gestión de datos, independientemente de la tecnología

Aquí es donde entra en juego Dask. Esta potente biblioteca de Python está diseñada para computación paralela, lo que facilita a los científicos de datos la escalabilidad de sus flujos de trabajo. En esta publicación, profundizaremos en cómo usar Dask para flujos de trabajo escalables de ciencia de datos, con ejemplos claros y perspectivas prácticas.

Data Vault es en realidad un paradigma de diseño, no una tecnología. Se puede utilizar en cualquier base de datos relacional o lago de datos. Surgió del deseo de encontrar una mejor manera de almacenar datos y alejarse de los diseños de esquemas de estrella, cúmulo de estrellas, constelación y copo de nieve (no la empresa de bases de datos) que se utilizan frecuentemente en los almacenes de datos.

En el mundo actual, impulsado por los datos, procesar y analizar grandes conjuntos de datos de forma eficiente puede suponer un gran reto para los ingenieros de software y los científicos de datos. Las bibliotecas tradicionales de procesamiento de datos como Pandas, si bien son intuitivas, pueden presentar dificultades con los grandes volúmenes de datos que manejan muchas organizaciones. Aquí es donde la biblioteca Dask se vuelve esencial.

Si quieres aprovechar el potencial del big data, Apache Spark es tu framework de referencia. Ofrece API robustas y un ecosistema completo, perfecto para procesar grandes conjuntos de datos. En particular, la capacidad de Spark para realizar agregaciones mediante DataFrames y Spark SQL lo convierte en una herramienta invaluable. Esta publicación te guiará en la realización de agregaciones con Spark DataFrames y Spark SQL utilizando Scala y Python.

Al trabajar con Apache Spark, me encontré con frecuencia con un problema de rendimiento común, aunque desafiante: la reorganización excesiva. Esta reorganización puede ralentizar drásticamente la aplicación, por lo que es fundamental que los ingenieros de software encuentren maneras efectivas de optimizar los trabajos de Spark.

Mejorar el acceso a los datos en los conjuntos de datos distribuidos resilientes (RDD) de Apache Spark puede mejorar significativamente el rendimiento de las aplicaciones de big data.

HDF5 o formato de datos jerárquicos versión 5 es un formato de archivo de código abierto que permite el almacenamiento y la gestión eficientes de grandes conjuntos de datos. Fue desarrollado por el Grupo HDF y se utiliza en numerosos campos como la ciencia, la ingeniería y el análisis de datos. La capacidad de HDF5 para gestionar conjuntos de datos complejos manteniendo las relaciones entre ellos lo convierte en una opción ideal para los profesionales que trabajan con big dat

En el mundo en rápida evolución de la gestión de datos, las empresas se enfrentan al desafío de procesar eficazmente cantidades cada vez mayores de datos. Aquí es donde entran en juego dos potentes soluciones de almacenamiento: Apache Iceberg y HDF5. Cada uno tiene ventajas únicas y aborda diferentes aspectos de la gestión de datos. Exploremos cómo las empresas pueden beneficiarse hoy.