Apache Spark
¿Qué es Apache Spark?
Apache Spark es el motor de procesamiento distribuido más utilizado para Big Data, lanzado en 2010 en UC Berkeley (proyecto AMPLab) y promovido a top-level Apache en 2014. Ofrece procesamiento en memoria de datasets masivos, hasta 100 veces más rápido que MapReduce clásico de Hadoop, y APIs unificadas para batch, streaming, SQL, machine learning y grafos a través de módulos Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib y GraphX. Soporta Python (PySpark), Scala, Java, R y SQL, y se ejecuta sobre YARN, Kubernetes, Mesos o standalone, integrándose con HDFS, S3, Azure Data Lake, Delta Lake, Iceberg y cientos de fuentes. Su abstracción principal son los DataFrames, con optimizador Catalyst y motor Tungsten para planificación y ejecución eficiente. Es el estándar de facto en plataformas modernas de datos como Databricks y Azure Synapse, muy extendido en banca, retail y telco en España.
¿Por qué aprender Apache Spark?
Spark es requisito en casi todas las ofertas de Data Engineer y Big Data Engineer en España, con sueldos entre 40.000 y 75.000 euros anuales según experiencia. Empresas como Santander, BBVA, Telefónica, Mercadona y Inditex procesan teras de datos diarios con Spark sobre Databricks o Cloudera. Dominar PySpark te abre puertas inmediatamente en ingeniería de datos, una de las áreas técnicas con más crecimiento y mejores salarios del mercado laboral español.