Delta Live Tables: Optimiza ETLs en Databricks

En el procesamiento de datos, la eficiencia y la automatización son clave. Delta Live Tables (DLT) es una de las soluciones más innovadoras dentro del ecosistema Databricks, permitiendo gestionar pipelines de datos de manera declarativa y simplificada.

En este artículo, exploraremos cómo funciona Delta Live Tables, sus beneficios, casos de uso y cómo implementarlo en Databricks.

Contenidos

Introducción

Si alguna vez has trabajado con ETLs tradicionales en Apache Spark o has gestionado flujos de datos en una arquitectura Medallion (Bronze, Silver, Gold), sabrás que la orquestación y el mantenimiento pueden volverse complejos. Aquí es donde entra en juego DLT:

Facilita la transformación de datos sin necesidad de escribir código Spark explícito.
Databricks se encarga de la orquestación, clusters y monitorización de las pipelines.
Es ideal para ingesta de datos, transformaciones incrementales y Change Data Capture (CDC).

¿Qué es Delta Live Tables?

Delta Live Tables (DLT) es una funcionalidad de Databricks que permite definir flujos de transformación de datos de manera declarativa en lugar de imperativa.

En términos simples, en lugar de escribir el código Spark para transformar los datos, simplemente declaramos qué queremos hacer y Databricks se encarga del resto.

Con pipelines declarativas no necesitas gestionar la ejecución manualmente. Además, su optimización automática mejora el rendimiento del procesamiento de datos.

Por otro lado, DLT implementa reglas para asegurar la integridad de los datos y es ideal para la ingesta de datos en tiempo real y procesos de streaming por su ejecución continua.

¿Cómo funciona Delta Live Tables?

A diferencia de los métodos tradicionales en Spark, donde necesitas definir cada transformación y su ejecución, en DLT simplemente declaras la lógica y Databricks gestiona todo el proceso automáticamente.

Una de las principales diferencias es la forma en que escribimos las transformaciones.

En un ETL tradicional con Spark, podríamos tener algo como esto para transformar un dataset:

df = spark.read.format("json").load("/path/to/data")
df_transformed = df.select("id", "name").filter(df.age > 18)
df_transformed.write.format("delta").save("/path/to/output")

Con DLT, simplemente declaramos la lógica con @dlt.table:

import dlt
@dlt.table
def users_clean():
    return (
        spark.read.format("json").load("/path/to/data")
        .select("id", "name")
        .filter("age > 18")
    )

Delta Live Tables y Arquitectura Medallion

Delta Live Tables se integra perfectamente en la arquitectura Medallion, la cual se basa en tres capas principales:

Capa	Función	Ejemplo en DLT
Bronze	Ingesta de datos crudos	`@dlt.table(name="bronze_table")`
Silver	Datos limpios y transformados	`@dlt.table(name="silver_table")`
Gold	Datos listos para analítica	`@dlt.table(name="gold_table")`

Ejemplo de un flujo en DLT:

@dlt.table
def bronze_table():
    return spark.read.format("json").load("/path/to/raw_data")

@dlt.table
def silver_table():
    return dlt.read("bronze_table").filter("status == 'active'")

@dlt.table
def gold_table():
    return dlt.read("silver_table").groupBy("category").count()

Implementación práctica en Databricks

Crear una tabla en DLT

import dlt

@dlt.table
def transactions():
    return spark.read.format("json").load("/path/to/transactions")

Definir reglas de calidad de datos

@dlt.expect("valid_amount", "amount > 0")
@dlt.table
def valid_transactions():
    return dlt.read("transactions").filter("amount > 0")

Comparación con otros enfoques de ETL

Tecnología	Declarativo	Gestión de Clústeres	Optimización Automática
Delta Live Tables	✅ Sí	✅ Sí	✅ Sí
Apache Airflow	❌ No	❌ No	❌ No
DBT	✅ Sí	❌ No	❌ No

Delta Live Tables es la mejor opción si usas Databricks y necesitas una solución fácil y optimizada para ETLs.

Reduces la complejidad de los pipelines ETL y delegas a Databricks el manejo de la ejecución y optimización.

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