Desarrollo de pipeline de big data en Scala y Spark

Desarrollo sistemas de procesamiento de datos en Scala con Apache Spark y me enfoco en dos cosas sobre todo: que los números de salida sean correctos y que la tarea se complete cuando los datos se vuelven diez veces más grandes. Ejecuto tuberías por lotes y en streaming, capas de ETL y agregaciones pesadas que procesan miles de millones de filas cada día y no se caen a las tres de la mañana. Por defecto, escribo código funcional tipado — transformaciones limpias, esquemas explícitos, sin nulos silenciosos en uniones — para que en un año pueda leer la tubería con calma en lugar de tener miedo de tocarla.

El trabajo comienza con tus datos reales y tu verdadero cuello de botella, no con una presentación. Perfilo a dónde van realmente el tiempo y el dinero: sesgo clave, uniones pesadas, explosión de archivos pequeños, el streaming quedándose atrás de la fuente — y reescribo la ruta caliente: particionamiento y agrupamiento para consultas, uniones por difusión en su lugar, agregaciones de ventana con marcas de agua correctas, puntos de control para que el reinicio tome minutos y no un reprocesamiento completo. Integro tareas en la orquestación, añado métricas y controles de calidad de datos y dejo el código que tu equipo desarrolla por sí mismo. Trabajo con Spark en YARN, Kubernetes o clústeres gestionados, con Kafka y Parquet — rápido porque el diseño se ajusta a la carga, no porque el clúster se haya vuelto más grande.