Autor: Eduardo Martínez Agrelo
Hemos almacenado datos y los hemos consultado, pero el verdadero poder de la ingeniería de datos reside en la transformación y el movimiento automatizado de la información. En este capítulo, nos adentramos en el corazón del procesamiento de datos a gran escala en Google Cloud: Dataflow. Construiremos nuestro primer pipeline de datos (ETL) utilizando Python y el modelo de programación de Apache Beam.
Es fundamental entender la relación entre estas dos tecnologías:
Esta separación te permite, por ejemplo, ejecutar el mismo código de Beam en otros "runners" como Apache Flink o Spark, lo que evita el vendor lock-in.
Nuestro primer pipeline se basará en los conceptos fundamentales de Apache Beam, que son fáciles de entender:
En este módulo, nos centraremos en un pipeline de tipo "batch", que procesa un conjunto de datos finito y acotado. El proceso será el siguiente:
A través de este ejercicio práctico, aprenderás a estructurar el código de un pipeline, a ejecutarlo en el servicio de Dataflow y a monitorizar su progreso, sentando las bases para crear flujos de trabajo mucho más complejos.
Dominar Dataflow y Apache Beam es una habilidad esencial para cualquier Ingeniero de Datos en GCP. Te permite olvidarte de la gestión de clústeres y centrarte en la lógica de negocio. La capacidad de Dataflow para escalar automáticamente los recursos según las necesidades de tu pipeline lo convierte en una herramienta increíblemente potente y costo-eficiente para procesar cualquier volumen de datos.