Basado en un caso de estudio de un cliente, un tutorial avanzado sobre el uso de Delta Live Tables para procesar la evolución del esquema JSON sin necesidad de reiniciar
Descargo de responsabilidad: Soy arquitecto de soluciones en Databricks. Los puntos de vista y opiniones expresados en este artículo son míos y no reflejan necesariamente los de Databricks.
La evolución de esquemas es un fenómeno común en el mundo de la ingeniería de datos. Al extraer datos de fuentes y cargarlos en un destino, los cambios en el esquema de origen son inevitables. Este desafío se amplifica cuando se trata de sistemas fuente que incluyen cargas útiles JSON, como columnas de tipo JSON en PostgreSQL. La probabilidad de que se produzcan cambios en el esquema dentro de estas cargas JSON es alta: se pueden agregar nuevos campos en cualquier momento, a menudo profundamente anidados en varios niveles. Estos cambios frecuentes aumentan significativamente la complejidad de crear canales de datos sólidos que analicen dichos cambios de esquema y evolucionen el esquema sin problemas.
La plataforma Databricks Intelligence, impulsada por el formato Delta Lake, ofrece soporte sólido para la evolución de esquemas, lo que garantiza flexibilidad y resiliencia al lidiar con cambios en la estructura de datos. El lago Delta puede…