Saltar a contenido

Spark: Procesamiento Distribuido de Datos

"Spark permite procesar grandes volúmenes de datos de forma rápida y escalable."

⚡ ¿Qué es Apache Spark?

Apache Spark es un motor open source para procesamiento distribuido de datos, ideal para ETL, machine learning y análisis avanzado en grandes volúmenes de información.

🛠️ Componentes Clave

  • Spark SQL: Consultas y transformaciones con SQL.
  • DataFrames: Estructuras tabulares para manipulación eficiente.
  • Spark Streaming: Procesamiento de datos en tiempo real.
  • MLlib: Machine learning distribuido.
  • GraphX: Análisis de grafos.
  • PySpark: API en Python para Spark.

💡 Buenas Prácticas

Optimiza el uso de memoria

Usa particiones, persistencia y evita acciones innecesarias.

Divide el procesamiento en etapas

Encadena transformaciones y acciones para mayor eficiencia.

Monitorea y ajusta recursos

Configura el cluster y revisa el Spark UI para identificar cuellos de botella.

📝 Ejemplo de ETL con PySpark

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.csv('data.csv', header=True)
df = df.dropna()
df.groupBy('categoria').count().show()

📚 Recursos

¿Quieres ver ejemplos avanzados o notebooks embebidos? ¡Explora la sección Notebooks!