Este capítulo explora la gestión de tablas en Databricks, centrándose en tablas gestionadas frente a no gestionadas y cómo manejan el almacenamiento y el ciclo de vida. Aprenderás a crear y actualizar vistas persistentes y profundizarás en funcionalidades de Delta Lake como transacciones ACID, aplicación de esquemas y time travel para una gestión de datos fiable. También obtendrás una visión más detallada de la mecánica de la organización y el acceso a los datos dentro de Databricks.

Comprender Delta Lake

Fiabilidad de los datos en Delta Lake

Garantizar las propiedades ACID

Gestión de datos en Delta Lake

Optimizando tablas

Persistencia y alcance de las tablas

Tablas gestionadas vs. no gestionadas

Duelo de tablas

Eliminar tablas

Creación de tablas no gestionadas

Introducción a Delta Lake

Este capítulo profundiza en la creación y gestión de vistas y vistas temporales en Databricks. Verás cómo las vistas persistentes guardan la lógica de consulta para reutilizarla entre sesiones, mientras que las vistas temporales se adaptan a tareas rápidas y específicas de la sesión. La explicación también destaca escenarios prácticos en los que cada tipo puede mejorar la eficiencia y agilizar el manejo de datos.

Crear y gestionar tablas

Almacenamiento personalizado bien hecho

Almacenamiento de tablas

Mover tablas

Opciones

Data Management

Data Movement

¿Gestión o movimiento?

Buenas prácticas para gestionar tablas grandes

Limpieza de datos con Vacuum

Vistas y vistas temporales

View

Temp View

¿Persistente o temporal?

Ejecutar consultas con vistas

Persistir como un pro

Vistas de corta duración

La magia de las vistas persistentes

Trabajo con tablas en Databricks

En el capítulo final, explorarás cómo usar Data Explorer para previsualizar, analizar y asegurar conjuntos de datos. El contenido cubre la propiedad de tablas, responsabilidades y buenas prácticas de gobernanza. También profundiza en la gestión de derechos de acceso y el manejo seguro de la información de identificación personal (PII) con estrategias centradas en el cumplimiento y ejercicios prácticos.

Exploración de datos con Data Explorer

La ruta en Data Explorer

Explorar conjuntos de datos

Registros y seguridad

Gestionar el acceso y comprender la PII

Protegiendo la PII

Proteger los nombres de pacientes

Gestionar permisos

¡Enhorabuena!

Exploración de datos y seguridad

¿Listo para llevar tus habilidades con Databricks al siguiente nivel? En este curso, dominarás habilidades de Data Management en Databricks utilizando funcionalidades de Delta Lake como transacciones ACID, aplicación de esquemas y time travel para una gestión de datos sólida. Profundiza en la creación y gestión de tablas y vistas temporales para agilizar tus flujos de trabajo. Luego, explora el Data Explorer de Databricks para previsualizar conjuntos de datos, asignar la propiedad de tablas y proteger datos sensibles con prácticas de seguridad de primer nivel. Tanto si creas consultas reutilizables como si gestionas información de identificación personal (PII), este curso te ofrece ejercicios prácticos y estrategias para mantener tus datos seguros, accesibles y optimizados para cualquier escenario.

<h2>Construye una base sólida con Delta Lake</h2>
Este curso te proporciona las habilidades necesarias para gestionar datos de forma eficaz en Databricks, aprovechando herramientas como Delta Lake y Data Explorer de Databricks. Explorarás conceptos fundamentales, como las tablas gestionadas y no gestionadas y cómo gestionan el almacenamiento y el ciclo de vida, al tiempo que te sumergirás en funciones avanzadas de Delta Lake, como las transacciones ACID, la aplicación de esquemas y el viaje en el tiempo. Estas técnicas garantizan la coherencia y la fiabilidad de los datos, sentando las bases para unos flujos de trabajo de datos sólidos.
<h2>Optimiza los flujos de trabajo con vistas y vistas temporales</h2>
También aprenderás a crear y gestionar vistas y vistas temporales para optimizar los procesos de datos. Las vistas persistentes te permiten guardar la lógica de consulta para su uso repetido en diferentes sesiones, lo que agiliza los flujos de trabajo y aumenta la eficiencia. Las vistas temporales, por otro lado, ofrecen una solución ligera para tareas rápidas y específicas de una sesión. Los ejemplos prácticos demuestran cómo se puede aplicar cada uno de ellos para mejorar la accesibilidad y la organización de los datos, lo que los convierte en herramientas muy valiosas para crear soluciones eficientes y flexibles.
<h2>Protege y gestiona tus datos con confianza</h2>
Por último, utilizarás Data Explorer de Databricks para previsualizar, analizar y proteger conjuntos de datos. Desde la asignación de la propiedad de las tablas hasta la gestión de los derechos de acceso, obtendrás una comprensión completa de las mejores prácticas de gobernanza. Se hace especial hincapié en el manejo seguro de la información de identificación personal (PII) con estrategias centradas en el cumplimiento normativo. A través de ejercicios prácticos, desarrollarás los conocimientos necesarios para mantener conjuntos de datos seguros y optimizados, garantizando que tus datos sigan siendo accesibles, estén bien gestionados y protegidos en cualquier situación.

Introduction to Databricks

Gestión de datos maestros en Databricks con Delta Lake: transacciones ACID, esquemas y seguridad avanzada.

Gestión de datos en Databricks

Aprende a gestionar datos en Databricks con Delta Lake, incluyendo transacciones ACID, aplicación de esquemas y seguridad.

Associate Data Engineer in Databricks

Analista de datos en Databricks

Command: CREATE DATABASE healthcare_data  
Use Case: Creates a new database to organize related tables under a single namespace.  

Command: DROP DATABASE healthcare_data  
Use Case: Deletes an existing database, removing all associated objects. 

Command: ALTER TABLE patients_data SET SCHEMA archived_data  
Use Case: Moves a table to a different schema while retaining data and metadata.  

Command: INSERT INTO archived_data SELECT * FROM healthcare_data.patients_data  
Use Case: Copies data from one database to another for archiving purposes.  

¿Gestión o movimiento?

Gestión de datos en Databricks

ejercicio interactivo práctico