A la hora de publicar reportes es común agrupar los datos por semanas. Otro motivo es alinearse con el negocio donde los cierres pueden producirse en días concretos, por ejemplo, un domingo. En esos casos si tenemos los datos particionados por días nos interesa saber a que domingo correspondería cada uno de los datos. Los que venimos de otros entornos tendemos a pensar en esas complicadas librerías de fechas (moment.js, jodatime, etc). Incluso alguien podría pensar en extraer los datos del dataframe y procesarlo en local. Read more

Uno de los mayores problemas de rendimiento que podemos encontrar en los datalake es tener que mover una enorme cantidad de ficheros pequeños, por el overhead que eso representa en las transacciones. Este post de databricks recomendada https://forums.databricks.com/questions/101/what-is-an-optimal-size-for-file-partitions-using.html que se crearan ficheros de 1GB parquet. Sin embargo mucha gente no sabe como detectar esto. Hace poco estuve jugando con un notebook y usando simplemente las herramientas del dbutils pude clasificar los ficheros que tenia en las entidades del datalake en múltiples categorías, así podría estimar cuantos ficheros había en un rango de tiempo. Read more

En analítica, es muy común hacer uso de las funciones de ventana para distintos cálculos. Hace poco me encontré con un pequeño problema cuya solución mejoró muchísimo al usar las funciones de ventana, demos un poco de contexto. Tenemos una dimensión de usuarios donde los usuarios se van registrando con una fecha y tenemos una tabla de ventas donde tenemos las ventas globales para cada día Y lo que queremos dar es una visión de cómo cada día evoluciona el programa, para ello se quiere que cada día estén tanto las ventas acumuladas como los registros acumulados. Read more

En el proceso de migración de una aplicación de webjob a azure batch, nos encontramos con la problemática de gestionar los secretos. El servicio de batch se encarga de recoger una aplicación de un storage y hacer ejecuciones de ellas (tasks) en unas máquinas concretas (pool). Para poder gestionar los secretos de la aplicación, estos estaban guardados en keyvault. Y teníamos que acceder de forma segura a ello. Por eso optamos por utilizar la autenticación via certificado. La idea de este tutorial es reproducir los mismos pasos que he usado yo para poder usar este certificado. Read more

He aprovechado estos días de cuarentena para revisar algunos de los “huecos” de conocimiento que tenía en Scala. Una de las charlas que he podido ver es esta: Scala best practices I wish someone’d told me about - Nicolas Rinaudo Por supuesto siempre recomiendo ver la charla, pero he querido condensar (aún más) ese conocimiento en este post, insisto, es amena y muy interesante, muchos de los puntos que se definen en la charla no se han explicado porque la mayoría se resuelven en dotty y aunque Read more

Hace unos días pude comprarme el libro de Paul Chiusano y Rúnar Bjarnason: Functional Programming in scala y no puedo estar más contento con él. Como ya es costumbre, aprovecho para dejar mis notas sobre el libro en el blog. No se trata de un resumen del mismo sino curiosidades que sé que volveré a consultar en un futuro. Intentaré que no queden post excesivamente largos haciendo un por capítulo. Igualmente, recomiendo a todo el mundo adquirir “el libro rojo de Scala” y echarle un vistazo. Read more

Estas últimas semanas he tenido que implementar ciertas mejoras en un proyecto. El objetivo era muy simple, conectar el proyecto a una aplicación de datawarehousing existente, y de forma externa, realizar agregados y luego aplicar cierto procesamiento para un servicio en particular. Además había una serie de requisitos extras: El procesamiento iba a ser reutilizado por otro proyecto. Y requería comprimir y cifrar archivos grandes. La primera parte tenía que simplemente, Había una deadline muy cercana para este proyecto. Con todas estas limitaciones, la solución propuesta fue esta: Read more

Nota del autor: Todos los contenidos de este artículo son extractos del libro “The Data Engineer’s Guide to Apache Spark” que puedes descargar desde la pagina de databricks: https://databricks.com/lp/ebook/data-engineer-spark-guide Preludio: Cluster: Un cluster no es más que un conjunto de máquinas trabajando de forma coordinada. Un cluster de Spark se compone de nodos. Uno actúa como DRIVER y es el punto de entrada para el código del usuario. Los otros actúan como EXECUTOR que seran los encargados de realizar las operaciones. Read more