ETL con Apache Spark y Delta Lake

Implementación de un pipeline ETL escalable usando PySpark y Delta Lake para procesar millones de registros con control de calidad.

El Problema

Procesar 50M de registros diarios desde múltiples fuentes con validación de schema y deduplicación.

Stack

  • PySpark para transformaciones distribuidas
  • Delta Lake para ACID transactions y time travel
  • Airflow para orquestación del DAG
from pyspark.sql import SparkSession
from delta.tables import DeltaTable

spark = SparkSession.builder \
    .config("spark.sql.extensions", "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension") \
    .getOrCreate()

df = spark.read.format("delta").load("s3://lake/raw/events")

Resultados

  • Latencia reducida de 4h a 25min
  • 99.8% de completitud de datos