{"id":136665,"date":"2026-01-28T12:35:01","date_gmt":"2026-01-28T11:35:01","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=136665"},"modified":"2026-02-06T09:40:47","modified_gmt":"2026-02-06T08:40:47","slug":"azure-databricks-que-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/azure-databricks-que-es","title":{"rendered":"Azure Databricks: \u00bfqu\u00e9 es?"},"content":{"rendered":"

Azure DataBricks nace de la uni\u00f3n de los softwares Apache Spark y Databricks, alojados todos en la nube de Microsoft. Permite gestionar los datos en la nube a una escala enorme y abre multitud de posibilidades para el an\u00e1lisis predictivo, la inteligencia artificial y las aplicaciones en tiempo real.<\/strong><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es Azure Databricks?<\/h2>\nAzure Databricks es una plataforma de an\u00e1lisis de datos. Es la versi\u00f3n optimizada de Databricks<\/b> para el servicio cloud de Microsoft. Nace de la colaboraci\u00f3n de Microsoft, Apache y Databricks. Apache Spark permite lanzar potentes algoritmos<\/b> anal\u00edticos sobre grandes cantidades de datos y en tiempo real<\/b>. Databricks es un servicio creado por el equipo fundador de Spark que ha permitido desarrollar esos algoritmos en la nube. Finalmente, la colaboraci\u00f3n con Azure Services permite optimizar la soluci\u00f3n Databricks. Esta colaboraci\u00f3n permite acceder m\u00e1s r\u00e1pido a los datos y una gesti\u00f3n directa de la plataforma desde Azure.\n\nAzure Databricks tambi\u00e9n es una de las primeras plataformas que permite resolver y trabajar con las 3V del <\/b>Big Data<\/a>. Esas 3V del Big Data son indispensables en la actualidad para tener la mejor representaci\u00f3n posible de las interacciones de la empresa con los actores externos (clientes, proveedores, etc.).\n
Peque\u00f1o recordatorio: las 3V son el volumen, la variedad y la velocidad. El volumen describe la cantidad de datos que genera una empresa o un organismo. La variedad corresponde a los diferentes tipos de datos en circulaci\u00f3n, efectivamente un mismo dato puede incluir un aspecto geogr\u00e1fico y una medida por ejemplo. Y por \u00faltimo, la velocidad representa la frecuencia a la que se puede generar el dato.<\/i><\/strong><\/blockquote>\nRespecto a la arquitectura de la aplicaci\u00f3n, Microsoft Azure Databricks propone dos entornos para el desarrollo de aplicaciones que pueden explotar cantidades importantes de datos: Azure SQL Analytics y Azure Workspace<\/b>. Azure Databricks te permite hacer evolucionar autom\u00e1ticamente los entornos Apache Spark en funci\u00f3n de las necesidades. Esos cl\u00fasteres tambi\u00e9n pueden detenerse autom\u00e1ticamente. Eso simplifica el despliegue y acelera la instalaci\u00f3n y la configuraci\u00f3n de los entornos. Con la opci\u00f3n sin servidor, puedes ignorar toda la complejidad de la infraestructura y acceder directamente al servicio<\/b>. Por tanto es f\u00e1cil de usar para los equipos independientes que necesitan recursos variables y despliegues personalizados.\n\nIncluye proyectos colaborativos<\/b> y espacios de trabajo interactivos llamados Notebooks. Estos se pueden utilizar para desarrollar prototipos y procesos de transformaci\u00f3n y de an\u00e1lisis, pero se producen con ayuda de un planificador.\n\nEl cl\u00faster Databricks tiene dos modos de funcionamiento: est\u00e1ndar y alta concurrencia (Standard and High Concurrency<\/b>). El cl\u00faster de alta concurrencia es compatible con los idiomas de programaci\u00f3n Python, R y SQL, mientras que el cl\u00faster est\u00e1ndar es compatible con Scala, Java, Python<\/a>, R y SQL<\/a>.\n\n\n
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Una revoluci\u00f3n para los perfiles profesionales de la Data<\/h2>\nUtilizar Azure Databricks aporta muchas ventajas a los perfiles profesionales de la Data, en particular para los Data Engineers y los Data Scientists. Azure Databricks fue dise\u00f1ado para el rendimiento y la rentabilidad en la nube. El entorno de ejecuci\u00f3n Databricks a\u00f1ade algunas funcionalidades claves al sistema Apache Spark que pueden aumentar el rendimiento y dividir los costes por 10 cuando se utiliza Azure.\n\nEfectivamente, la ventaja principal de Azure Databricks es en primer lugar el hecho de que al\u00eda la eficacia de la nube p\u00fablica<\/b> de Microsoft con la de una plataforma de tratamiento de Big Data<\/b>, Apache Spark. Azure Databricks explota la versi\u00f3n m\u00e1s reciente del software Apache Spark, este \u00faltimo permite un tratamiento de datos 100 veces m\u00e1s r\u00e1pido que su competidor principal. Adem\u00e1s, en la plataforma existe una funcionalidad para elegir el escalamiento y la terminaci\u00f3n que impiden que una empresa consuma m\u00e1s recursos de los que necesita.\n\nPor otra parte, Azure Databricks garantiza una colaboraci\u00f3n total para los Data Engineers y los Data Scientists. Azure Databricks permite m\u00faltiples ediciones sobre los paneles. Estos se pueden modificar y compartir, lo cual permite una colaboraci\u00f3n en tiempo real sobre los datos. Los paneles permiten que los usuarios modifiquen un trabajo ya existente con diferentes par\u00e1metros. Adem\u00e1s, Databricks se integra a la perfecci\u00f3n con Power Bi para tener una visualizaci\u00f3n interactiva.\n\nPor \u00faltimo, Azure Databricks es de f\u00e1cil acceso y uso. Incluye Notebooks que te permiten conectarte con fuentes de datos cl\u00e1sicas y aprender r\u00e1pidamente las bases del sistema Apache. Se incluyen otras herramientas cl\u00e1sicas para las anal\u00edticas como Python o R, de tal modo que se puedan utilizar con Spark para obtener informaci\u00f3n. \n

La suite Microsoft Azure<\/h2>\nMicrosoft Azure Database permite que las empresas acompa\u00f1en el proceso de todos sus datos, desde la recepci\u00f3n hasta su explotaci\u00f3n.\n\nAqu\u00ed tienes las diferentes etapas y servicios incluidos en Microsoft Azure\n