Product Owner - Squad de Plataformas Analíticas SAS - CoE Data en Banco de Crédito BCP
El día de hoy leí el siguiente artículo "Cómo acelerar el flujo de datos entre Databricks y SAS" y deseo compartir un resumen del mismo. El artículo explora cómo mejorar la eficiencia del flujo de datos entre Databricks y SAS. Enumera varios métodos para lograrlo: 1. **Optimización de Datos en Databricks:** - Utiliza las capacidades de Spark en Databricks para procesar y transformar los datos antes de enviarlos a SAS. - Recomienda usar las funciones de Spark para filtrar, agregar y transformar datos antes de pasarlos a SAS. 2. **Reducción de la sobrecarga en SAS:** - Se sugiere minimizar el procesamiento en SAS para evitar sobrecargas. - Aplica las transformaciones y cálculos complejos en Databricks antes de enviar los datos a SAS. 3. **Uso de múltiples conexiones y conjuntos de datos:** - Para procesos intensivos de E/S, se aconseja utilizar múltiples conexiones y dividir los datos en conjuntos más pequeños. - Esto puede acelerar el tiempo de procesamiento al paralelizar la lectura y escritura de datos entre Databricks y SAS. 4. **Mejoras en la eficiencia de los algoritmos:** - Aconseja evaluar y ajustar los algoritmos utilizados en SAS para mejorar la eficiencia. - Puede ser útil utilizar algoritmos optimizados para grandes volúmenes de datos. En general, el artículo enfatiza la importancia de aprovechar las capacidades de procesamiento distribuido de Spark en Databricks para preparar y optimizar los datos antes de enviarlos a SAS, lo que puede mejorar significativamente el rendimiento y la eficiencia del flujo de datos entre estas dos plataformas. **Fuente:** [How to Speed Up Data Flow Between Databricks and SAS](https://lnkd.in/eRWpjqck)