Publicación de Richard Torres

Este es un tema que nos va a perseguir durante todo este año. Es una buena nota para tener un parametro para aquellos que evaluan mover synapse a fabric. Igualmente esto es resolucion de consultas y potencia. hay todo un cambio de procesos y modo de trabajo que tambien va a requerir una alta dosis de ajustes para que operen de forma correcta, sobre todo que la mayoria de las implementaciones de sypase con SQL dedicado no tienen estructuras medalion. https://lnkd.in/dQ5CJ2gq

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Un Lakehouse es una arquitectura de datos que combina elementos de un data warehouse (almacén de datos) y un data lake (lago de datos). Su objetivo es aprovechar lo mejor de ambos mundos: la estructura y el rendimiento de los almacenes de datos con la flexibilidad y la escalabilidad de los lagos de datos. Características principales de un Lakehouse: 1. Almacenamiento de datos estructurados y no estructurados: Un Lakehouse puede manejar datos tabulares como un data warehouse, así como datos no estructurados como videos, imágenes, archivos de texto, etc. 2. Motor de consulta unificado: Permite ejecutar consultas SQL tanto sobre datos estructurados como no estructurados. 3. Optimización de rendimiento: Utiliza técnicas como el almacenamiento en caché, la optimización de consultas y el almacenamiento columnar para mejorar el rendimiento de las consultas. 4. Escalabilidad: Al igual que un data lake, puede escalar horizontalmente para manejar grandes volúmenes de datos. 5. Mantenimiento de transacciones y consistencia: Implementa características ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad), permitiendo transacciones seguras y consistencia de los datos. 6. Compatibilidad con herramientas de análisis y machine learning: Facilita la integración con herramientas de análisis de datos y aprendizaje automático, permitiendo una fácil explotación de los datos almacenados. En resumen, un Lakehouse busca proporcionar una plataforma única y coherente para el almacenamiento y análisis de datos, reduciendo la necesidad de mover los datos entre diferentes sistemas y simplificando la arquitectura de datos.

Aunque Airflow en sí mismo no está directamente relacionado con Big Data, puede desempeñar un papel crucial en la gestión y programación de tareas en entornos de Big Data. Aquí hay algunas formas en que Airflow y Big Data pueden estar relacionados. #ConsultoríaTecnológica #BigData #Airflow #Tendencias #Tecnología #Datos #IT https://lnkd.in/e74Qpew3

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)

A menudo, los ingenieros y analistas de datos se ven obligados a elegir entre la flexibilidad de almacenar archivos de datos en un data lake y las ventajas de un esquema estructurado en una base de datos relacional. Los Lake database de Azure Synapse Analytics ofrecen una forma de combinar ambos enfoques y de beneficiarse de un esquema relacional explícito de tablas, vistas y relaciones que se desacopla del almacenamiento basado en archivos.

DatabricksIQ impulsado por Liquid Clustering sintoniza inteligentemente y determina el diseño de datos adecuado para ti, garantizando que tus datos estén siempre optimizados tanto para el rendimiento de lectura como de escritura. Elimina las molestias de la partición estilo Hive, escala automáticamente y reduce la sobrecarga de mantenimiento de tablas. #DeltaLake #LiquidClustering

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🚀 Novedades de Data Factory en #MicrosoftFabric - Octubre 2024 🌟 🤖 𝐂𝐨𝐩𝐢𝐥𝐨𝐭 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐃𝐚𝐭𝐚𝐟𝐥𝐨𝐰 𝐆𝐞𝐧𝟐 (General Availability): Transforma datos y genera explicaciones de código usando lenguaje natural. ⚡ 𝐅𝐚𝐬𝐭 𝐂𝐨𝐩𝐲 𝐞𝐧 𝐃𝐚𝐭𝐚𝐟𝐥𝐨𝐰 𝐆𝐞𝐧𝟐 (General Availability): Ingesta rápida y eficiente de grandes volúmenes de datos desde múltiples conectores. Ideal para staging y transformación a gran escala. 🌐 𝐒𝐨𝐩𝐨𝐫𝐭𝐞 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐆𝐚𝐭𝐞𝐰𝐚𝐲 𝐝𝐞 𝐃𝐚𝐭𝐨𝐬 𝐎𝐧-𝐏𝐫𝐞𝐦𝐢𝐬𝐞𝐬 (General Availability): Conecta y orquesta datos on-premises de manera segura usando pipelines en Microsoft Fabric. 🔄 𝐒𝐨𝐩𝐨𝐫𝐭𝐞 𝐝𝐞 𝐌𝐢𝐫𝐫𝐨𝐫𝐞𝐝 𝐃𝐚𝐭𝐚𝐛𝐚𝐬𝐞 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐒𝐧𝐨𝐰𝐟𝐥𝐚𝐤𝐞 (General Availability): Replica bases de datos de Snowflake en OneLake en tiempo real, permitiendo acceso y procesamiento inmediato en Fabric. ⏳ 𝐈𝐧𝐜𝐫𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭𝐚𝐥 𝐑𝐞𝐟𝐫𝐞𝐬𝐡 𝐞𝐧 𝐃𝐚𝐭𝐚𝐟𝐥𝐨𝐰 𝐆𝐞𝐧𝟐 (Public Preview): Actualiza solo los datos que han cambiado desde la última actualización, optimizando el rendimiento y uso de recursos. 🆕 𝐍𝐮𝐞𝐯𝐨 𝐞𝐥𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭𝐨 𝐝𝐞 𝐀𝐳𝐮𝐫𝐞 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐅𝐚𝐜𝐭𝐨𝐫𝐲 𝐞𝐧 𝐅𝐚𝐛𝐫𝐢𝐜c (Public Preview): Conecta tus fábricas de ADF directamente al entorno de Fabric para gestionar, ejecutar y monitorear pipelines desde una única interfaz. 📂 𝐂𝐨𝐩𝐢𝐚 𝐝𝐞 𝐓𝐫𝐚𝐛𝐚𝐣𝐨 (𝐂𝐨𝐩𝐲 𝐉𝐨𝐛) 𝐞𝐧 𝐅𝐚𝐛𝐫𝐢𝐜 (Public Preview): Simplifica la copia de datos con soporte para estilos de entrega batch e incremental. ¡Mueve petabytes de datos con facilidad! 💡 𝐅𝐚𝐛𝐫𝐢𝐜 𝐔𝐬𝐞𝐫 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐅𝐮𝐧𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬 𝐞𝐧 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐏𝐢𝐩𝐞𝐥𝐢𝐧𝐞 (Private Preview): Crea y ejecuta funciones personalizadas dentro de los pipelines para validar y transformar datos con Python. 🔗 𝐈𝐧𝐯𝐨𝐜𝐚𝐫 𝐏𝐢𝐩𝐞𝐥𝐢𝐧𝐞 𝐑𝐞𝐦𝐨𝐭𝐨 𝐝𝐞𝐬𝐝𝐞 𝐀𝐃𝐅 𝐲 𝐒𝐲𝐧𝐚𝐩𝐬𝐞 (Public Preview): Llama a pipelines de ADF o Synapse directamente desde Fabric para aprovechar al máximo tus flujos de trabajo existentes. ⚙️ 𝐏𝐚𝐫á𝐦𝐞𝐭𝐫𝐨𝐬 𝐝𝐞 𝐄𝐧𝐭𝐨𝐫𝐧𝐨 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐒𝐩𝐚𝐫𝐤 𝐉𝐨𝐛 𝐞𝐧 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐏𝐢𝐩𝐞𝐥𝐢𝐧𝐞: Reutiliza sesiones Spark con etiquetas (Session Tags) para evitar retrasos en el arranque y reducir tiempos de procesamiento.

Interesante resumen de la evolución de los lakehouse + toolkits + cómo mezclarlo con modern data stack. Muy recomendable para ver cómo acelerar tu Arq de datos para entregar valor (qué en el fondo, de eso se trata). https://lnkd.in/dRRXAsc8