Apache Spark se ha convertido en una herramienta fundamental en el ecosistema del Big Data, revolucionando la forma en que procesamos grandes volúmenes de información. Su arquitectura robusta y eficiente permite analizar datos a velocidades impresionantes, superando significativamente a tecnologías anteriores como Hadoop. En este artículo, exploraremos en detalle la arquitectura de Apache Spark. ¿Qué […]
Desmitificando el Optimizador Catalyst de Apache Spark
El procesamiento de grandes volúmenes de datos es una tarea crítica en el campo de la ingeniería de datos. Spark SQL, como parte fundamental del ecosistema Apache Spark, se ha posicionado como una herramienta esencial gracias a su capacidad para manejar consultas estructuradas con un rendimiento excepcional. En el núcleo de este rendimiento se encuentra […]
Optimización de PySpark para el procesamiento de datos masivos
En la era del big data, manejar volúmenes masivos de información es crucial para las empresas que desean transformar datos en valor. PySpark, la interfaz de Python para Apache Spark, se ha posicionado como una herramienta esencial para el procesamiento distribuido de datos. En este artículo, exploraremos cómo PySpark optimiza cada etapa del flujo de […]
RDDs y DataFrames en Spark SQL
En Spark SQL, existen dos formas principales de trabajar con datos estructurados: RDDs y DataFrames. Mientras que los RDDs representan el enfoque tradicional, los DataFrames son la abstracción de datos preferida en versiones más recientes de Spark. RDDs (Resilient Distributed Datasets) Los RDDs son colecciones de elementos distribuidos en los nodos de un clúster, sobre […]
Leer y Escribir DataFrames de pyspark en AWS S3: Guía Completa
Descubre cómo leer y escribir DataFrames de pyspark en AWS S3 con este tutorial paso a paso. ¿Por qué es importante? Trabajar con grandes volúmenes de datos requiere soluciones robustas y escalables. AWS S3 ofrece una plataforma segura y accesible para almacenar tus datos, mientras que pyspark te permite manipularlos con facilidad. Este video te […]
Tipos de transformaciones en un RDD en Apache Spark
En este artículo vamos a hablar de los diferentes tipos de transformaciones que podemos aplicar a un RDD en Apache Spark. Los RDD son inmutables y cada operación crea un nuevo RDD. Las dos operaciones principales que se pueden realizar en un RDD son transformaciones y acciones. En este caso nos centraremos en las transformaciones, y en […]
Almacenamiento en caché
El almacenamiento en caché permite que Spark conserve los datos en todos los cálculos y operaciones. De hecho, esta es una de las técnicas más importantes de Spark para acelerar los cálculos, especialmente cuando se trata de cálculos iterativos. El almacenamiento en caché funciona almacenando el RDD tanto como sea posible en la memoria. Si […]
Particionado en Apache Spark
Los RDD operan con datos no como una sola masa de datos, sino que administran y operan los datos en particiones repartidas por todo el clúster. Por lo tanto, el concepto de partición de datos es fundamental para el correcto funcionamiento de los Jobs de Apache Spark y puede tener un gran efecto en el rendimiento […]
Diferentes formas de crear un RDD
En este artículo veremos las diferentes formas de crear un RDD en Apache Spark utilizando Scala. Resilient Distributed Dataset (RDD) es la abstracción principal de Spark. Los RDD son una colección de elementos particionados a través de los nodos del clúster los cuales pueden ser operados en paralelo. Existen tres características vitales asociadas con un […]
Acumuladores en Spark-Scala
Los acumuladores son variables compartidas entre ejecutores que normalmente se utilizan para agregar contadores a su programa Spark. Spark admite de forma predeterminada la creación de acumuladores de cualquier tipo numérico y proporciona la capacidad de agregar tipos de acumuladores personalizados. Los acumuladores se pueden usar para implementar contadores (como en MapReduce) o sumas. Spark admite […]