🚀Fase 6. Exportación de datos en PySpark con Databricks 🗃️
- Brayan Neciosup
- hace 4 días
- 1 Min. de lectura
En el mundo de la ingeniería de datos, una de las fases más importantes es la exportación de datasets/dataframes. Después de transformar y limpiar la información en PySpark, debemos asegurarnos de almacenarla en formatos que sean eficientes, confiables y escalables.
¿Por qué es tan importante la exportación en PySpark?
Porque no solo “cerramos” el ciclo de manipulación, sino que también preparamos los datos para que puedan ser utilizados en dashboards, machine learning, integraciones con bases de datos o procesos de análisis posteriores.
Principales formatos de exportación en Databricks
CSV: útil para reportes rápidos o integraciones sencillas.
Parquet: formato estándar en entornos de Big Data, altamente optimizado en compresión y consultas rápidas.
Archivos Delta: permiten transacciones ACID, versionado y facilitan el manejo de grandes volúmenes de datos con fiabilidad.
Delta Tables bajo Unity Catalog: el verdadero diferencial de Databricks. Aquí los datos no solo se almacenan, sino que se gestionan con trazabilidad, control de versiones, permisos y gobierno de datos.
📌 Conclusión
Exportar datos en PySpark no es el fin, sino el inicio de un ecosistema colaborativo y trazable. Unity Catalog, junto a Delta Lake, nos da la capacidad de trabajar con datos confiables, seguros y preparados para ser consumidos por cualquier capa del negocio. Con esto, cierro la etapa de manipulación de datos en PySpark y me preparo para lo siguiente: casos prácticos, conexiones con bases de datos y pipelines completos en Databricks. 🚀
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