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Lección 4 de 5

JDBC, ODBC y REST

JDBC/ODBC consultan sistemas tabulares; REST requiere paginación, límites y persistencia durable.

17 min aprox.

Detalles

Ingesta batch, formatos, COPY INTO, JDBC y REST

Elige una vía de entrada reproducible para archivos, bases de datos y APIs.

Reto observable

Carga dos veces el mismo lote gobernado, conserva procedencia y cuarentena, y demuestra que el segundo run no duplica entidades ni archivos.

Al terminar podrás
  • Comparar cargas completas e incrementales
  • Usar COPY INTO de forma idempotente
  • Controlar formatos, compresión y metadatos de origen
Prerrequisitos
m07
Última revisión
25 ago 2026
Nivel
Associate
Ruta relacionada
core
Dominios blueprint
Data Ingestion and Loading · File formats
Estado
Revisión editorial interna
Fuentes principales
Ingestion · COPY INTO
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04
Diagnóstico

JDBC, ODBC y REST

JDBC/ODBC consultan sistemas tabulares; REST requiere paginación, límites y persistencia durable.

Una lectura JDBC paralela necesita partitionColumn y bounds coherentes; demasiadas conexiones pueden dañar el origen.

Una API REST debe manejar rate limits, retries con backoff, tokens, paginación y checkpoints antes de publicar en UC.

PySparkJDBC particionado
df = (spark.read.format("jdbc")
 .option("url", jdbc_url).option("dbtable", "orders")
 .option("partitionColumn", "order_id").option("lowerBound", 1)
 .option("upperBound", 1000000).option("numPartitions", 8).load())

Los bounds dividen lectura, no filtran filas.

¿numPartitions en JDBC también limita conexiones?

Profundiza

JDBC y ODBC presentan un modelo tabular de consulta; REST presenta recursos y respuestas paginadas bajo un contrato HTTP. En JDBC, la partición de lectura determina paralelismo y puede sobrecargar la base si se eligen demasiadas conexiones. Predicados y columnas deben empujarse cuando sea posible. En REST, cada página, cursor, límite de tasa, retry y error parcial forma parte del estado. Ninguna interfaz debe usarse como almacenamiento intermedio invisible: las respuestas se persisten durably antes o junto con su transformación. La autenticación se resuelve mediante secretos o conexiones gobernadas, y los logs nunca deben exponer tokens o datos sensibles.

Pushdown

Ejecución de proyecciones o filtros en el sistema fuente en lugar de transferir todos los datos.

Reduce red y carga Spark, aunque debe verificarse en el plan.
Cursor

Token opaco emitido por una API para continuar una secuencia paginada desde una posición.

Debe persistirse con el lote confirmado para reanudar sin huecos.
Rate limit

Política del servicio que restringe solicitudes en una ventana y comunica cómo reintentar.

Obliga a diseñar backoff y throughput sin provocar bloqueos.
Resumen

Puntos clave

  • Protege el sistema fuente
  • Persistencia antes de transformar
  • Credenciales fuera del código

Evita

  • Abrir cientos de conexiones
  • Loggear tokens REST

Vista de lectura · sin ejecución

File operations and ELT notebooks

databricks-notebooks · commit 51e8e4b

notebooks/file-operations-python.ipynb

Módulo 08

Contenido del módulo