6 curiosidades de Spark

Después de Spark un must en ingeniería de datos continuamos con este artículo para terminar de convencerte de porqué tenés que manejarlo si querés trabajar en datos. Es una herramienta relativamente nueva que se convirtió en un requisito para las implementaciones de proyecto dado que es poderoso y de alto rendimiento. Te lo dejamos corto, fácil y en tu mano.

Cosas importantes que debes saber:

1 - Procesa una amplia variedad de fuentes de datos, incluyendo archivos de texto, bases de datos, sistemas de archivos distribuidos, y más.

2 - Puede leer y escribir datos en varios formatos, como CSV, JSON, Parquet, entre otros. Esto hace que sea muy amigable la ingesta de datos.

3 - Ofrece un conjunto de bibliotecas integradas para el procesamiento de datos, incluyendo SQL, streaming y machine learning. Debe conocer cómo utilizar estas bibliotecas para realizar operaciones de transformación de datos y cómo ajustar los parámetros de las funciones según sus necesidades.

4 - Ofrece una interfaz de línea de comandos (CLI) y una interfaz gráfica de usuario (GUI) para monitorear y administrar sus trabajos de Spark. Estas herramientas son útiles para poder monitorear y administrar sus trabajos de manera efectiva.

5 - La capacidad de procesamiento en memoria de Spark significa que puede procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Sin embargo, también significa que Spark puede requerir grandes cantidades de memoria para el procesamiento de datos. Por lo tanto, debe estar familiarizado con la configuración de la memoria y ajustarla según sus necesidades.

6 - Se ejecuta en un clúster de varios nodos, por lo que es importante conocer cómo configurar y administrar un clúster de Spark. Esto incluye comprender la asignación de tareas a los nodos del clúster y cómo escalar el clúster para manejar cargas de trabajo más grandes.

En resumen, al utilizar Spark como herramienta de ingeniería de datos, debe tener un conocimiento sólido de la fuente de datos, los formatos de archivo, las bibliotecas de procesamiento de datos, las herramientas de monitoreo y administración, la configuración de memoria y la administración de clústeres de Spark.

Y vos, ¿estás listo para seguir aprendiendo sobre SSSSSSSSSpark?

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