Curso PySpark

El entorno de Apache Spark se ha consolidado como una de las plataformas clave para el procesamiento y análisis de datos a gran escala, ofreciendo una arquitectura distribuida que facilita la ejecución de cálculos complejos sobre grandes conjuntos de datos. Su modelo de ejecución soporta la inmutabilidad y la distribución automática de las tareas, maximizando el aprovechamiento de recursos y permitiendo el escalado horizontal sin intervenciones manuales. Su componente principal, el Spark Core, proporciona abstracciones de alto nivel que permiten manipular colecciones de datos distribuidos, denominadas RDD (Resilient Distributed Datasets), de una forma declarativa y optimizada.

La integración con el ecosistema Python se realiza a través de PySpark, un conjunto de librerías que permiten interaccionar con la API de Spark utilizando código Python. Esto facilita la adopción de Spark por parte de equipos ya familiarizados con Python, sin perder la capacidad de ejecutar tareas en clusters distribuidos. Con PySpark es posible definir transformaciones y acciones sobre datos distribuidos, aprovechar las ventajas del lazy evaluation y gestionar de manera eficiente operaciones complejas, como uniones entre tablas o agregaciones de grandes volúmenes de datos, sin necesidad de controlar manualmente aspectos de bajo nivel.

La creación de un SparkSession es el punto de entrada para cualquier programa en PySpark. Dicha sesión configura el entorno de ejecución, define los ajustes de cluster y permite la lectura y escritura de datos en múltiples formatos. Una vez establecida, se pueden crear DataFrames, estructuras tabulares distribuidas que simplifican la consulta y transformación de datos mediante un enfoque declarativo. Esta abstracción, junto con un catálogo de funciones integradas y la compatibilidad con expresiones SQL, hace que el desarrollo en Spark se asemeje a trabajar con sistemas tradicionales, eliminando la complejidad del procesamiento paralelo implícito en segundo plano.

El uso de PySpark en entornos interactivos, como notebooks, posibilita iterar y probar transformaciones de forma ágil. A través de módulos de streaming, machine learning y manipulación de gráficos, Spark amplía su alcance más allá del simple procesamiento batch. Estas capacidades se pueden combinar con entornos de CI/CD y orquestadores de tareas para crear pipelines reproductibles, escalables y fácilmente mantenibles.

Ejemplo básico de creación de un SparkSession e inicialización de un DataFrame con datos en memoria utilizando PySpark:

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("ejemplo_spark") \
    .getOrCreate()

datos = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Carmen", 29)]
df = spark.createDataFrame(datos, ["nombre", "edad"])

df.select("nombre").show()

En este ejemplo, la variable df es un objeto DataFrame distribuido que puede ser consultado, filtrado y combinado con otras fuentes. El uso de select y otras operaciones declarativas internas delega en Spark la optimización de las estrategias de ejecución, permitiendo explotar todos los recursos del cluster sin cambios en el código. De esta forma, PySpark se integra como una solución versátil para el análisis avanzado en contextos empresariales y de investigación.