Introducción
Sabemos que en un futuro tendrás que contratar talento para este cargo. Por lo tanto, hemos desarrollado un manual completo para facilitar tu labor. Esta es la tercera publicación de la serie.
Aquí los post relacionados con el tema de Data Engineer
- ¿Qué es un Data Engineer?
- Las 5 habilidades que debe tener un Data Engineer.
- Las 7 herramientas que debes considerar en un Data Engineer. (Este post)
- Los 5 KPI que debes considerar en un Data Engineer.
- Las 4 preguntas que debes realizar en tu entrevista con un Data Engineer.
En el post anterior te contamos a detalle cuáles son las habilidades qué debe tener un Data Engineer y por qué son necesarias. En esta entrega te contaremos cuáles son las herramientas que ocupa el cargo en su día a día.
Lenguajes de programación
1. SQL
El Structured Query Language, mejor conocido como SQL, es un lenguaje de consulta de información para bases de datos. Este permite estandarizar información. Lo que, en consecuencia, preserva su calidad a la hora de manipular o gestionar grandes cantidades de datos.
En Data Engineering, el lenguaje SQL se utiliza para trabajar con los procesos ETL (Extract, Transform and Load) e implementar pipelines que permitan la integración de la información a bases de datos o Warehouses. Gracias a ello, el profesional mantiene disponible la información que es de utilidad para la empresa.
Algunos de los sistemas de gestión de bases de datos que usa SQL son:
- MySQL: esta herramienta permite la manipulación de bases de datos a través de múltiples motores de almacenamiento.
- Oracle Database: este sistema funciona en la nube y está diseñado para el análisis comercial y el almacenaje de datos.
- PostgresSQL: esta herramienta se puede migrar a la nube. Además, cuenta con concurrencias de multiversión que muestran imágenes de las bases de datos luego de cada transacción.
Ventajas que tiene este lenguaje son:
- Mejora la calidad y consistencia de la información.
- Facilita la homogeneización de la información en bases de datos.
- No requiere una gran cantidad de líneas de código.
- Es un lenguaje interactivo.
Desventajas presentes en SQL son:
- SQL no otorga el control completo sobre las bases de datos a sus usuarios.
- Es costoso.
- Tiene una interfaz compleja.
2. Java
Java es un lenguaje de programación orientado a objetos. Esto significa que el código se diseña para unificar los datos y el software en un solo lugar. Java trabaja con la plataforma JVM (Java Virtual Machine) para desarrollar programas y ejecutar líneas de código.
El área de Data Engineering ocupa Java para construir API’s que luego harán parte del ETL pipeline de una empresa. Las API tienen como objetivo entrelazar dos software o redes distintos para que compartan información. Gracias a ello, los Data Engineers conectan y comparten la infraestructura de las ETL pipelines con otras fuentes.
Para lograrlo, Java cuenta con diversos frameworks como lo son:
- Scriptella: permite la migración de bases de datos. También sirve para ejecutar scripts en lenguajes como Javascript, SQL y JEXL.
- Spring Batch: ofrece una base de funciones para monitorear el procesamiento de grandes volúmenes de información.
- Cascading: es una API de Java que permite desarrollar aplicaciones y frameworks con uso intensivo de datos.
- GETL: ofrece una variedad de librerías para desempacar, transformar y cargar los datos a programas que trabajan con Java.
Beneficios que aporta Java son:
- El código de Java puede ejecutarse en cualquier plataforma como Windows, Linux, iOS o Android.
- Es un lenguaje orientado a objetos y, por lo tanto, es posible reutilizar líneas de código para otros proyectos.
- Los programas desarrollados con Java son estables. Esto se debe a que todos los días hay una versión actualizada disponible.
Desventajas presentes en Java son:
- Java es un lenguaje que ocupa mucho más espacio de memoria que otros lenguajes de programación como C, C++ y Python.
- Es un lenguaje con sintaxis complicada y confusa.
- No tiene muchas herramientas para el back-up de la información.
3. Python
Python es un lenguaje de programación interpretado. Esto significa que está diseñado para ser leído y asimilado por las máquinas directamente. Por lo general, dicho lenguaje es usado para el desarrollo de aplicaciones o modelos.
Un Data Engineer emplea Python para planear e implementar las ETL pipelines de una empresa. Con este lenguaje el profesional puede trabajar en la adquisición de datos, su procesamiento y su integración.
Los Data Engineer utilizan las siguientes librerías de Python:
- Pandas: proporciona estructuras de datos fáciles de usar, eficientes en memoria y de alto rendimiento.
- Pygrametl: es un framework enfocado hacia la funcionalidad de los procesos ETL.
- Petl: tiene como objetivo trabajar los procesos ETL con tablas de datos.
- Beautiful Soup: es una biblioteca que permite recopilar información de las páginas web y luego integrarla al sistema ETL.
Ventajas que tiene este lenguaje de programación son:
- Python cuenta con una amplia gama de librerías que ofrecen herramientas para varios proyectos.
- Es gratuita.
- Es un lenguaje con una curva de aprendizaje baja.
- Se adapta a cualquier sistema operativo como Windows, MacOS y Linux.
Algunas desventajas que tiene Python son:
- Su consumo de memoria RAM es alto si se ocupa para múltiples tareas.
- En ocasiones, la ejecución línea por línea del código es lenta.
- No todos los servidores soportan Python.
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Big Data Frameworks
1. Hadoop
Hadoop es una estructura de software de código abierto que sirve, principalmente, para programar códigos que faciliten el manejo de grandes volúmenes de datos. Gracias a Hadoop es posible almacenar datos masivamente y procesar tareas de manera ilimitada.
Hadoop cuenta con cuatro componentes principales:
- HDFS: maneja el acceso, la distribución y procesamiento de datos en varios servidores al mismo tiempo. Además, trabaja con data estructurada y desestructurada lo que permite crear un data lake.
- YARN: es responsable de la distribución de tareas. Se encarga de asignar el procesamiento de los datos de acuerdo a los recursos de los computadores.
- Hadoop MapReduce: se encarga de agrupar y procesar grandes grupos de datos que sean muy pesados, para que luego sean distribuidos a distintos nodos que los puedan procesar mejor.
- Hadoop Common: es el grupo base de librerías que complementan el trabajo de los otros tres componentes de Hadoop.
Un Data Engineer ocupa Hadoop para planear, y llevar a cabo, el procesamiento y almacenamiento de datos en tiempo real. Gracias a esto, los datos pueden ser organizados e integrados para luego ser analizados e interpretados.
Ventajas que tiene Hadoop son:
- Es una herramienta escalable. Esto significa que se puede ampliar según las necesidades de la empresa.
- Acepta, y trabaja con, distintas fuentes de datos.
- Por lo general no hay tráfico en la red.
- Es compatible con otros lenguajes de programación como: C, C++, Perl, Python, Ruby y Groovy.
Algunas desventajas que tiene Hadoop son:
- Es una plataforma vulnerable a los ciberataques.
- Hadoop no trabaja bien con archivos pequeños. Se mezclan con archivos más grandes o se convierten en espacios vacíos.
- Bajo rendimiento en ambientes con pocos datos.
2. Apache Spark
Apache Spark es un framework de programación, de código abierto, para el procesamiento de datos. Dicho de otro modo, es un motor de procesamiento para grandes volúmenes de información. Está diseñado para trabajar con datos, gráficos, aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Estas son algunas de los componentes principales de Spark:
- Spark Core: es la base de Spark. Proporciona el envío de tareas distribuidas, programación y funciones de E/S.
- Spark SQL: ofrece herramientas para acceder a una gran variedad de fuentes de datos. Trabaja con datos estructurados y lenguaje SQL.
- Spark Streaming: trabaja con datos por lotes y por transmisión.
- MLib: es la biblioteca de aprendizaje automático de Spark. Cuenta con modelos de álgebra linear, flujos de trabajo, pipelines y estadística.
Un Data engineer utiliza Spark para interactuar con datos en SQL y la creación de pipelines ETL. Esta herramienta permite automatizar procesos y, al mismo tiempo, aprovechar todo el ciclo de vida de los datos. Con esto, el profesional procesa e integra datos en tiempo real. Lo que reduce cuellos de botella dentro de los pipelines y permite que el sistema funcione sin demoras.
Ventajas que tiene Spark son:
- Es una herramienta escalable. Esto significa que se puede ampliar según las necesidades de la empresa.
- Es compatible con otros lenguajes de programación como: Scala, Java, Python y R.
- Tiene una velocidad 100 veces mayor a MapReduce de Hadoop.
- Es un buen complemento para Hadoop.
Algunas desventajas que tiene Spark son:
- Las actualizaciones y mejoras son hechas manualmente.
- Es relativamente costoso, ya que ocupa mucho espacio RAM.
- Debido a su peso, esta herramienta tiene latencia.
Bases de datos no SQL
1. MongoDB
Es una base de datos NoSQL. Es decir, es una base de datos que gestiona y almacena datos no estructurados y semiestructurados a alta velocidad. Esta herramienta fue construida en lenguaje C++ y es compatible con Java y Python. MongoDB se usa en proyectos de alto nivel de escalabilidad como pipelines para las empresas y juegos online.
El Data Engineer utiliza MongoDB para extraer datos no estructurados e integrarlos con el sistema. Esto le permite agrupar la información en documentos como JSON o XML. Gracias a este formato es posible realizar consultas avanzadas sobre ese contenido.
Ventajas que tiene MongoDB son:
- Tiene alta disponibilidad porque cuenta con clusters distribuidos.
- Es flexible, pues permite que los documentos dentro de una colección no tengan los mismos atributos.
- Es de código abierto, es decir gratuita.
- Optimiza las consultas en bases de datos.
Algunas desventajas que tiene MongoDB son:
- No siempre es compatible con lenguaje SQL.
- No es posible combinar o relacionar diferentes tablas en una misma consulta.
- Los documentos siempre tienen duplicados dentro de una misma colección.
2. Cassandra
Es un modelo de base de datos NoSQL reconocido por su funcionalidad, pues es eficiente para la lectura y escritura de código. Gracias a esto, es posible que cada elemento tenga una llave de identificación única, lo cual permite el fácil acceso y recuperación de la información. Cassandra cuenta con su propio lenguaje para hacer consultas, el CQL (Cassandra Query Language) y por ser una aplicación Java corre en cualquier plataforma que tenga la JVM.
Un Data Engineer emplea Cassandra para manejar grandes flujos, y volúmenes, de datos. Esta herramienta cuenta con múltiples servidores para recibir y transformar la información. Además, trabaja con distintos tipos de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados. Gracias a esto es posible automatizar tareas de recopilación y almacenamiento de datos.
Ventajas que tiene Cassandra son:
- Tiene una arquitectura escalable.
- Su rendimiento no se ve afectado luego de añadir nuevos nodos.
- Cuenta con copias de seguridad que protegen y aseguran la información.
Algunas desventajas que tiene Cassandra son:
- Cassandra tiene consulta de datos limitadas.
- No admite subconsultas.
- Los documentos siempre tienen duplicados.
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Conclusión
Ahora conoces lo más relevante acerca del cargo de Data Engineer. Toma en cuenta lo anterior cuando comiences tu próximo proceso de reclutamiento. Recuerda, lo importante es conocer las principales características del cargo del que estás interesado.
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