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

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

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.

En el mundo actual impulsado por los datos, las organizaciones generan cantidades masivas de datos cada segundo. Estos datos son una valiosa fuente de información cuando se procesan y analizan de manera eficaz. Apache Spark es una de las herramientas más poderosas en este espacio. Este blog tiene como objetivo educar a los ingenieros de datos y clientes potenciales sobre la ingeniería de datos de Spark, destacando las mejores prácticas y los casos de uso comunes para un proce

El procesamiento de datos y la recopilación de estadísticas son tareas esenciales en el mundo actual impulsado por los datos. Los ingenieros a menudo se ven obligados a elegir entre herramientas como PySpark y Scala cuando se embarcan en estas tareas.

Apache Spark es un potente sistema de computación distribuida de código abierto que destaca en el procesamiento de big data. Es reconocido por su velocidad y facilidad de uso, lo que lo convierte en uno de los favoritos entre ingenieros de software y científicos de datos.