Mes: julio 2023

Las relaciones de tabla uno a uno se utilizan para separar datos que no cambian al mismo tiempo. Esto proporciona una mejor concurrencia, menos bloqueos y más bloqueos optimistas, mejores resultados de caché y una mejor integridad de datos.

Spark y PySpark son frameworks de procesamiento de big data que permiten el procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos. Spark ofrece capacidades de procesamiento en memoria y tolerancia a fallos, mientras que PySpark permite a los desarrolladores de Python aprovechar el poder de Spark sin cambiar de lenguaje. Juntos, ofrecen una plataforma flexible y potente para el procesamiento distribuido de big data.

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El artículo habla sobre cómo generar scripts en Python para reproducir y transportar dataframes en PySpark. Estos scripts contienen tanto los datos como el esquema del dataframe y pueden ser editados según sea necesario. Esto es útil para depurar problemas en entornos de desarrollo, crear pruebas unitarias y generar datos de muestra. Además, se menciona que los archivos parquet son eficientes pero difíciles de editar, mientras que los scripts de dataframe pueden ser modificados fácilmente.