Databricks: Arquitectura y Gestión

Lakehouse y Data Lake

Limitaciones de los Modelos Tradicionales

• Data Warehouses: Son excelentes para trabajar con datos estructurados, como bases de datos relacionales. Sin embargo:
  • No son adecuados para manejar datos no estructurados o semi-estructurados, como imágenes o registros de dispositivos IoT.
  • No pueden adaptarse fácilmente a datos que cambian rápidamente o que requieren actualizaciones en tiempo real.
• Data Lakes: Diseñados para almacenar grandes volúmenes de datos en su forma bruta. Ofrecen:
  • Flexibilidad para soportar cualquier tipo de dato.
  • Economía de almacenamiento en comparación con los warehouses.
  • Sin embargo, carecen de organización, control de calidad y rendimiento, lo que puede dificultar el análisis y generar complejidad técnica.

El Lakehouse: Una Solución Híbrida

El modelo Lakehouse combina:

1. Flexibilidad y escalabilidad del data lake.
2. Rendimiento y gobernanza del data warehouse.

Esto permite que las organizaciones analicen datos diversos en tiempo real, sin perder calidad o control.

Características del Lakehouse

Ventajas Principales

1. Unificación de datos:
   • Combina diferentes tipos de datos (estructurados, semi-estructurados y no estructurados) en un único sistema.
2. Eficiencia:
   • Permite a los equipos realizar análisis complejos sin duplicar o mover datos entre sistemas.
3. Gobernanza integrada:
   • Implementa controles avanzados como gestión de permisos y trazabilidad de datos.

Databricks y el Lakehouse

Databricks implementa el modelo Lakehouse con funcionalidades avanzadas como:

• Delta Lake: Proporciona un almacenamiento escalable y fiable, diseñado para manejar grandes volúmenes de datos con transacciones ACID.
• Apache Spark: Motor de procesamiento distribuido para análisis en tiempo real.