🚀 Atención, Databricks acaba de publicar el paper que todo Data Engineer hoy en día necesita conocer
Si estás atrapado o aburrido de SQL Server y en arquitecturas tradicionales, este manual de migración a Databricks te abre muchas posibilidades de procesamiento de datos.
🔎 𝗣𝗼𝗿 𝗾𝘂𝗲 𝗰𝗮𝗺𝗯𝗶𝗮𝗿?Microsoft SQL Server se queda corto muchas veces cuando tus datos y necesidades crecen. Rendimiento limitado, escalabilidad dolorosa y mantenimiento complicado… puede ser hora de evolucionar!
🔎 𝗤𝘂𝗲 𝘁𝗲 𝗼𝗳𝗿𝗲𝗰𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗿𝗶𝗰𝗸𝘀?Este entorno basado en Apache Spark te ofrece escalabilidad, velocidad y colaboración como nunca antes. Procesa enormes volúmenes de datos en paralelo, con integración nativa con servicios de Azure.
🔎 𝗚𝘂í𝗮 𝗽𝗮𝘀𝗼 𝗮 𝗽𝗮𝘀𝗼:Desde la evaluación del entorno actual hasta la implementación final, este documento te enseña cómo:- Migrar tus tablas y procedimientos almacenados sin perder la cabeza- Transformar tu lógica de negocio SQL a notebooks colaborativos en Databricks- Automatizar flujos de trabajo con herramientas como dbt y pipelines- Sacarle el jugo a Delta Lake y la arquitectura Lakehouse
🔎 𝗧𝗶𝗽𝘀 𝗱𝗲 𝗲𝘅𝗽𝗲𝗿𝘁𝗼𝘀:Evita errores comunes, mejora el rendimiento y garantiza la calidad de tus datos durante el cambio
🔎 𝗩𝗮𝗹𝗲 𝗹𝗮 𝗽𝗲𝗻𝗮?Sí. Si quieres liberar a tu equipo de los cuellos de botella, escalar con menos límites y preparar tu infraestructura para la inteligencia artificial y analítica avanzada… deberías, por lo menos considerarlo. Al igual que Snowflake, por cierto!!
𝗧𝗲 𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗮𝗱𝗼 𝗺𝘂𝗰𝗵𝗼 𝘀𝗼𝗯𝗿𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗿𝗶𝗰𝗸𝘀 anteriormente, aquí te dejo enlaces:
- Big Book of Data Warehousing and BI: https://lnkd.in/deJKPYMe
- Lakehouse Analytics con Microsoft Fabric y Azure Databricks: https://lnkd.in/d9YHNRaz
- Apache Spark y Databricks: https://todobi.com/c/
- Diccionario de Arquitecturas de Datos: https://lnkd.in/eqSGfdtu
- Como aplicar NoSQL en casos reales:https://lnkd.in/dkVqgZN2
- Azure, AWS, Snowflake y Databricks han anunciado la integración de DeepSeek: https://lnkd.in/dHKxGtc6
