Leyendo datos de diferentes sistemas de origen en Spark
Cómo manejar la ingestión de datos en Spark si se reciben datos de múltiples sistemas de origen como RDBMS o a veces de archivos CSV u otro formato de archivo o sistemas upstream.
Si el formato del archivo es conocido, se puede especificar al leerlo como spark.read.csv o spark.read.jdbc. Pero si es dinámico, ¿cómo manejar la ingestión de datos?
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Cuando se trata de la ingestión de datos en Apache Spark, es importante manejar datos de diferentes fuentes, incluyendo RDBMS, archivos CSV y otros formatos de archivo, así como sistemas ascendentes. Para manejar esto, Spark proporciona una API unificada para trabajar con diferentes fuentes de datos, conocida como la API DataFrame.
Cuando se ingieren datos de múltiples fuentes con formatos de archivo dinámicos, el primer paso es identificar y definir un esquema para los datos. Esto se puede hacer utilizando las funciones de inferencia de esquema de Spark, como
inferSchema, o definiendo manualmente un esquema con el objetoStructType.Una vez que el esquema está definido, Spark puede leer datos de diferentes fuentes utilizando la función
spark.read, que acepta diferentes opciones dependiendo de la fuente de datos. Por ejemplo, para ingesta de datos desde un archivo CSV, podemos especificar opciones como el delimitador y la fila de encabezado utilizandospark.read.option.Cuando se ingieren datos de RDBMS, Spark puede utilizar la fuente de datos JDBC, que requiere que se instale y configure un controlador JDBC. Podemos especificar los parámetros de conexión JDBC, como la URL de la base de datos y las credenciales, utilizando la función
spark.read.jdbc.Además de leer datos, Spark también proporciona mecanismos para escribir datos en diferentes fuentes de datos utilizando la función
write. Esto se puede utilizar para escribir datos procesados de vuelta al sistema de origen original o a diferentes sistemas de salida, como sistemas de archivos o bases de datos NoSQL.En general, manejar la ingestión de datos en Spark requiere entender las diferentes fuentes de datos y sus respectivas opciones, así como definir un esquema y utilizar la API DataFrame para leer y escribir datos desde diferentes fuentes.