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Módulo 03 · Lección

Colaboración, revisión y modularidad

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Lección 5 de 5

Colaboración, revisión y modularidad

Git folders, dependencias fijadas y paquetes separan colaboración, entorno y lógica de negocio.

Duración
17 min aprox.
Objetivo
Git folders, dependencias fijadas y paquetes separan colaboración, entorno y lógica de negocio.
Siguiente paso
Continuar con el laboratorio
Ver detalles del módulo

Notebooks, SQL, Python y PySpark en el workspace

Trabaja con notebooks y archivos como código mantenible, reproducible y parametrizable.

Al terminar podrás
  • Distinguir SQL, Python y PySpark por carga
  • Gestionar parámetros y dependencias
  • Evitar estado oculto en notebooks
Ver fuentes y revisión

Metadatos editoriales

Última revisión
21 jul 2026
Nivel
Associate
Ruta relacionada
core
Dominios blueprint
Workspace · PySpark
Estado
Revisión editorial interna
Fuentes principales
Databricks notebooks · Databricks Connect
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05
Decisión de diseño

Colaboración, revisión y modularidad

Git folders, dependencias fijadas y paquetes separan colaboración, entorno y lógica de negocio.

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Dificultad
Associate
Prerrequisitos
m02
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Un Git folder sincroniza archivos del workspace con un proveedor Git y permite ramas, commits y revisión. No sustituye un proceso de CI ni convierte automáticamente un notebook en artefacto desplegable.

Un proyecto mantenible declara dependencias en pyproject.toml, limita rangos de versión y construye un wheel cuando corresponde. Dev, test y prod deben ejecutar el mismo artefacto, cambiando configuración mediante variables y no mediante copias del código.

Modelo mental

Un proyecto productivo necesita separar tres versiones: código, dependencias e infraestructura declarada. Git folders sincroniza archivos del workspace con un repositorio y permite ramas; un lock o especificación fija bibliotecas; un paquete Python ofrece una unidad instalable e importable; un bundle describe Jobs, pipelines y targets. Copiar un notebook para dev, test y prod rompe esa identidad porque cada copia deriva. El modelo correcto promociona el mismo commit y artefacto, mientras configuración, catálogo e identidad cambian por target. Los secretos nunca forman parte del repositorio. Esta estructura hace posible revisar diferencias, reproducir un run y revertir una versión sin reconstruir manualmente el estado del workspace.

Artefacto

Salida versionada e inmutable de un proceso de construcción, como una wheel de Python.

Permite desplegar exactamente lo probado en vez de reconstruir por ambiente.
Git folder

Carpeta del workspace conectada a un repositorio Git para editar y sincronizar código.

Facilita colaboración sin convertir el workspace en fuente única de verdad.
Lock de dependencias

Registro de versiones concretas resueltas para bibliotecas directas y transitivas.

Reduce diferencias de entorno y hace repetibles pruebas y ejecuciones.
YAMLDependencias de proyecto
project:
  source: src/commerce
  tests: tests
  artifact: dist/commerce.whl
  environments: [dev, test, prod]
  secrets_in_repo: false

El bundle del módulo 11 automatizará la promoción del artefacto.

Puntos clave

  • Git registra código, no datos ni secretos
  • pyproject.toml declara dependencias
  • El mismo artefacto debe promocionarse entre entornos

Evita

  • Cometer credenciales o datos sensibles
  • Mantener una versión distinta del notebook por entorno

Recuerdo activo

¿Qué debe cambiar entre dev y prod?

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5 lecciones pendientes

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notebook-best-practices

notebook-best-practices · commit b4f55c1

notebooks/covid_eda_modular.py