Consultores Databricks e ingenieros de Apache Spark

Digiventi proporciona arquitectos lakehouse que se incorporan a tu equipo para planificar implantaciones de Databricks o corregir carencias de una plataforma existente. Evalúan los sistemas de origen y las cargas previstas antes de definir la organización del almacenamiento y la separación entre espacios de trabajo en la nube elegida.

Su trabajo abarca el diseño de tablas Delta Lake y la configuración de Unity Catalog, con políticas de acceso y linaje de datos. Convierten requisitos de propiedad y conservación en controles de plataforma. Para datos sensibles, revisan los permisos con los responsables de seguridad y privacidad según los requisitos aplicables del RGPD.

Los ingenieros Apache Spark desarrollan y corrigen procesos por lotes o en streaming con PySpark y Spark SQL. Se incorporan cuando la ingesta no sigue el ritmo de los sistemas de origen o los retrasos de procesamiento afectan a los informes.

Configuran ingesta incremental con Auto Loader y captura de cambios, junto con Structured Streaming y orquestación mediante Lakeflow Jobs. Investigan particiones desequilibradas en operaciones de unión y costes de redistribución de datos; después prueban los cambios con cargas representativas. Incorporan controles de calidad y procedimientos de reprocesamiento para recuperar ejecuciones fallidas sin duplicar registros.

Los consultores Databricks preparan conjuntos de datos con controles de gobierno para informes y aprendizaje automático. Revisan el coste de las consultas y la reproducibilidad de los resultados.

• Analítica SQL: Los ingenieros de analítica desarrollan tablas para informes y ajustan los almacenes de cómputo de Databricks SQL. Contrastan las definiciones de negocio con los datos de origen e investigan consultas que retrasan los paneles.
• Ingeniería de aprendizaje automático: Los ingenieros configuran el seguimiento de experimentos y el registro de modelos con MLflow. Conectan el entrenamiento con conjuntos de datos aprobados y pueden integrar el servicio de inferencia, con evaluaciones antes de pasar una versión a producción.

Los especialistas de soporte Databricks investigan ejecuciones fallidas y mantienen las cargas en producción. Rastrean las incidencias mediante los registros de ejecución y los planes de Spark para corregir el código o la configuración. Revisan el tamaño de los clústeres y el escalado automático según la demanda real.

En migraciones y actualizaciones de runtime, evalúan la compatibilidad y contrastan los resultados con las salidas existentes. Pueden trasladar cargas Spark heredadas a Databricks e introducir despliegues automatizados mediante Databricks Asset Bundles. Documentan los procedimientos de reversión antes de aplicar cambios en producción.