Introducción
En esta práctica, exploraremos cómo trabajar con datos utilizando PySpark y la API de DataFrames. A través de una serie de ejercicios, aprenderemos a realizar diversas operaciones fundamentales para el análisis de datos como: filtrado de datos, agregaciones, conteo de filas, cálculo de máximos y mínimos, sumas, agrupación de colecciones, creación de tablas pivote, joins (uniones) con SQL y Python, y el uso de funciones avanzadas. Además, abordaremos técnicas de manipulación de cadenas de texto, tratamiento de datos en formato JSON, y la creación de funciones definidas por el usuario (UDFs).
El propósito de esta práctica es ofrecer una visión integral de cómo trabajar con PySpark en entornos de grandes volúmenes de datos y cómo aplicar diversas operaciones para transformar y analizar datos de manera eficiente en Databricks.
Descripción del Proyecto
Este proyecto está diseñado para ayudar a los usuarios a familiarizarse con las operaciones más comunes que se realizan en el análisis de datos utilizando PySpark, específicamente a través de su DataFrame API. A lo largo de la práctica, se cubrirán los siguientes temas clave:
- Filtrado de datos: Técnicas para seleccionar datos específicos en función de condiciones.
- Agregaciones: Cálculos sobre datos agrupados como sumas, promedios, conteos, etc.
- Transformación de datos: Uso de funciones para limpiar y transformar los datos (como
ltrim,rtrim,trim). - Manejo de JSON: Cómo trabajar con datos en formato JSON dentro de PySpark.
- Joins (Uniones): Técnicas para combinar datos de múltiples DataFrames utilizando SQL y funciones de Python.
- UDFs (Funciones Definidas por el Usuario): Creación de funciones personalizadas para aplicar a los datos.
- Pandas y DataFrames: Uso de Pandas para la manipulación y análisis de datos y cómo interoperar con PySpark DataFrames.
- Estadísticas descriptivas: Cálculo de métricas como
skewness,kurtosis,variance,stddev, entre otras. - Actividades prácticas.
Además de estas actividades, se proporcionarán ejemplos prácticos y soluciones completas para que puedas comprender y practicar cada uno de los conceptos.
Estructura del Proyecto
El proyecto está organizado de la siguiente manera para facilitar el desarrollo y la comprensión de cada componente:
/dataset: Carpeta que contiene los archivos de datos necesarios para realizar los ejercicios en la práctica. Los archivos están organizados en colecciones y se usan como ejemplos para las operaciones de filtrado, agregación, y transformación./images: Carpeta donde se almacenan las imágenes que se generarán durante la práctica. Esta carpeta es útil para guardar las capturas de los resultados y ejemplos visuales que se generarán al ejecutar el notebook, como gráficos, tablas, y otros outputs visuales./solutions: Carpeta que contiene las soluciones completas a cada uno de los ejercicios propuestos. Esta carpeta servirá como guía para aquellos que necesiten ayuda o deseen comprobar sus soluciones.notebook.ipynb: Notebook vacío en la raíz del proyecto donde se llevará a cabo la práctica. Aquí encontrarás los pasos y las instrucciones que guiarán el desarrollo de la práctica, así como los ejercicios que debes completar.
Pasos Previos
Dado que este proyecto se desarrollará en Databricks, es importante tener en cuenta algunos pasos previos para poder comenzar:
- Crear una cuenta en Databricks: Si aún no tienes una cuenta, puedes crear una cuenta gratuita en Databricks para acceder a un entorno de trabajo basado en la nube, que es ideal para proyectos que requieren procesamiento de grandes volúmenes de datos.
- Subir los Archivos: Asegúrate de cargar los archivos de datos (disponibles en la carpeta
/dataset) a tu espacio de trabajo en Databricks. Databricks te permitirá cargar estos archivos CSV desde tu computadora o desde un repositorio en línea. - Configurar el Entorno: Una vez que tengas acceso a Databricks, asegúrate de crear un clúster de Spark para ejecutar el código de PySpark. Esto es esencial, ya que Databricks utiliza Spark para procesar los datos en paralelo y obtener resultados rápidamente.
- Abrir el Notebook: Abre el archivo
notebook_practice.ipynben Databricks. Este notebook contiene los pasos que debes seguir para completar la práctica, y es donde deberás realizar las tareas y desafíos.
Repositorio
Puedes descargar el repositorio completo con todos los archivos necesarios para realizar esta práctica desde el siguiente enlace: Repositorio de la práctica en GitHub. En este repositorio encontrarás tanto los datasets como los notebooks y soluciones que te guiarán en cada paso del proceso.
Conclusión
Este proyecto te permitirá obtener una comprensión profunda de cómo trabajar con PySpark, realizar análisis de datos avanzados, y practicar con herramientas y técnicas muy utilizadas en el campo del análisis de datos a gran escala. Aprovecha el repositorio, el notebook y las soluciones para practicar y mejorar tus habilidades en el análisis de datos en la nube con Databricks.
