Curso de Spark SQL con Scala para procesos ETL para empresas de datos

Instalación de Apache Spark y Scala.

Configuración de IntelliJ IDEA y plugins necesarios.

Instalación de dependencias en sbt.

Creación de un proyecto Spark con Scala.

Configuración del archivo spark-defaults.conf.

Uso de Spark Shell para pruebas rápidas.

Conexión con bases de datos locales y remotas.

Manejo de errores comunes durante la instalación.

Introducción a la ejecución local vs clúster.

Verificación de la instalación y ejecución de comandos básicos.

Concepto de procesos ETL.

Estructura de un proceso ETL típico.

Ventajas de Spark SQL para ETL.

Fuentes de datos soportadas por Spark SQL.

Introducción a los formatos de datos: JSON, CSV, Parquet.

Transformaciones básicas con DataFrames.

Uso de SQLContext y SparkSession.

Comparación con herramientas ETL tradicionales.

Automatización de flujos ETL con Spark.

Mejores prácticas en la implementación de ETL.

Creación de DataFrames desde diferentes fuentes de datos.

Esquemas en DataFrames: definición y optimización.

Conversión entre DataFrames y Datasets.

Transformaciones comunes en DataFrames.

Uso de UDFs (User Defined Functions).

Ventajas de Datasets frente a DataFrames.

Serialización y deserialización de datos en Spark.

Pruebas de rendimiento entre DataFrames y Datasets.

Depuración de errores en operaciones con DataFrames.

Operaciones comunes: filtros, joins, agregaciones.

Sintaxis SQL en Spark.

Creación y manipulación de tablas temporales.

Filtrado y ordenamiento de datos.

Consultas avanzadas con subconsultas.

Joins en Spark SQL: INNER, LEFT, RIGHT, FULL.

Uso de funciones agregadas y de ventana.

Optimización de consultas con Catalyst Optimizer.

Aplicación de filtros push-down para mejorar rendimiento.

Comparación con consultas SQL en bases de datos tradicionales.

Monitoreo de consultas en Spark UI.

Conexión con bases de datos relacionales.

Uso del conector JDBC para extracción de datos.

Lectura y escritura de archivos CSV, JSON, Parquet.

Integración con Apache Hive y HDFS.

Manejo de datos provenientes de NoSQL (MongoDB, Cassandra).

Conexión con APIs REST para extracción de datos.

Configuración de controladores ODBC y JDBC.

Estrategias para cargas incrementales de datos.

Seguridad y autenticación en conexiones de datos.

Optimización del acceso a fuentes externas.

Introducción a la optimización de Spark SQL.

Uso de particionamiento para mejorar el rendimiento.

Manejo de caché y persistencia de datos.

Optimización de joins en procesos ETL.

Aplicación de estrategias de broadcast en Spark.

Manejo de Skewed Data en Spark SQL.

Monitoreo y ajuste de la ejecución con Spark UI.

Optimización de la memoria y asignación de recursos.

Uso de parámetros de configuración avanzados.

Reducción del tiempo de ejecución de cargas masivas.

Identificación de errores comunes en ETL.

Manejo de datos inconsistentes.

Estrategias para reintentos y recuperación de fallos.

Logging de procesos ETL en Spark.

Depuración con logs detallados.

Control de excepciones en Scala para ETL.

Validación de datos antes de la carga.

Uso de Spark Accumulators para seguimiento de errores.

Notificación y alerta de errores durante ETL.

Estrategias para minimizar el impacto de fallos.

Introducción a la automatización de procesos ETL.

Uso de Apache Airflow para orquestación.

Creación de workflows automatizados.

Integración con sistemas de monitorización.

Manejo de dependencias entre tareas.

Registro de ejecución y seguimiento de procesos.

Integración de Spark con herramientas DevOps.

Planificación de tareas periódicas.

Casos de uso reales de automatización.

Mejores prácticas en la automatización de ETL.

Introducción a la integración con herramientas de BI.

Conexión de Spark con Power BI.

Uso de Tableau para la visualización de datos procesados con Spark.

Generación de reportes automáticos a partir de datos ETL.

Estrategias de modelado de datos para visualización efectiva.

Exportación de resultados a formatos compatibles con BI.

Implementación de dashboards interactivos.

Análisis en tiempo real con Spark Streaming.

Optimización del rendimiento para reportes BI.

Casos de uso en entornos empresariales.

Funciones de agregación avanzadas.

Creación de funciones de usuario (UDF).

Transformaciones complejas con expresiones de ventana.

Manejo de datos de series temporales.

Análisis de datos con funciones analíticas.

Aplicación de expresiones regulares en Spark SQL.

Filtrado y ordenamiento optimizado.

Uso de arrays y mapas en consultas SQL.

Evaluación de consultas con EXPLAIN PLAN.

Depuración de consultas SQL avanzadas.

Introducción al procesamiento en tiempo real.

Comparación entre procesamiento batch y streaming.

Configuración de Spark Streaming para ETL.

Fuentes de datos en tiempo real: Kafka, Flume, Socket.

Aplicación de transformaciones en flujos de datos en tiempo real.

Mantenimiento de estados en procesos de streaming.

Agregaciones y cálculos sobre flujos de datos.

Manejo de la tolerancia a fallos en Spark Streaming.

Visualización de datos en tiempo real.

Casos prácticos de análisis en tiempo real.

Conceptos de seguridad en entornos Spark.

Autenticación y autorización en Apache Spark.

Uso de Kerberos para proteger procesos ETL.

Encriptación de datos en tránsito y en reposo.

Control de acceso basado en roles (RBAC).

Implementación de auditorías en procesos ETL.

Cumplimiento normativo y regulaciones de seguridad.

Protección contra ataques de inyección de datos.

Buenas prácticas de seguridad en Spark SQL.

Gestión de permisos en entornos productivos.

Estrategias para la implementación de procesos ETL.

Automatización del despliegue con Jenkins y Git.

Contenedorización de procesos Spark con Docker.

Implementación en entornos cloud (AWS, Azure, GCP).

Monitoreo continuo del desempeño ETL en producción.

Mantenimiento y actualización de procesos ETL.

Planificación de recuperación ante desastres.

Gestión del versionado de código ETL.

Integración con pipelines de CI/CD.

Reducción de costos operativos mediante optimización.

Introducción a Apache Hive.

Integración de Spark SQL con almacenes de datos Hive.

Configuración de metastore en Spark.

Consultas híbridas entre Hive y Spark SQL.

Migración de consultas HiveQL a Spark SQL.

Optimización del rendimiento con Hive Partitioning.

Uso de ACID Transactions en Hive con Spark.

Exploración de Hive Metastore con Spark.

Casos de uso para la integración Spark-Hive.

Seguridad y permisos en Hive con Spark.

Introducción a la monitorización de Spark.

Uso de la interfaz web de Spark UI.

Interpretación de DAGs y tareas en ejecución.

Identificación de cuellos de botella en el proceso ETL.

Uso de logs y métricas de ejecución.

Implementación de alertas proactivas.

Integración con Prometheus y Grafana para monitoreo.

Pruebas de carga y estrés en Spark SQL.

Depuración avanzada de procesos en producción.

Optimización continua basada en métricas de rendimiento.

Configuración óptima de recursos de clúster.

Ajuste de parámetros de memoria y CPU.

Optimización del uso de nodos y particiones.

Técnicas de caching y persistencia de datos.

Balanceo de carga en procesos distribuidos.

Implementación de particiones dinámicas.

Control del shuffle en operaciones complejas.

Uso de técnicas de optimización de almacenamiento.

Evaluación de impacto de optimizaciones en el rendimiento.

Mejores prácticas para el uso eficiente de recursos.

Implementación de ETL en sistemas de comercio electrónico.

Procesamiento de logs de servidores web con Spark SQL.

Análisis de datos de IoT en tiempo real.

Integración de Spark con sistemas de recomendación.

Optimización de reportes financieros con Spark.

Aplicación de Spark SQL en análisis de fraude.

Procesamiento de datos de redes sociales.

Gestión de grandes volúmenes de datos en retail.

Casos de éxito en la industria con Spark.

Planificación estratégica para proyectos Spark.

Definición de requerimientos para el proyecto.

Diseño de la arquitectura del pipeline ETL.

Implementación de extracción de datos desde múltiples fuentes.

Desarrollo de transformaciones complejas en Spark SQL.

Optimización del rendimiento y particionamiento de datos.

Automatización de la carga a un almacén de datos.

Configuración de monitoreo y alertas.

Documentación del proceso ETL desarrollado.

Presentación del proyecto a stakeholders.

Evaluación del aprendizaje y aplicación de mejoras.