Certificación Databricks Spark 3.0

Muchos de los que me conocen saben que soy fiel a las certificaciones y como siempre digo, no es el papel con el aprobado lo que importa sino todo el proceso de prepararse para presentar y aprobar el examen lo que realmente vale, ya que es durante este proceso que empezamos a conocer, a meternos en las entrañas de un software, lenguaje de programación o plataforma, es decir, sencillamente salimos de nuestra zona de confort y empezamos a hacernos preguntas fuera de lo común y buscamos sus respectivas respuestas (de haberlas) o buscamos soluciones alternativas (también de haberlas), todo eso deriva en APRENDIZAJE.

Insisto me encantan las certificaciones pero porque para mí significan plantearme un reto y demostrarme a mí mismo que soy capaz de seguir aprendiendo, que si puedo aprender un nuevo lenguaje, que todavía tengo la fuerza y las ganas de superación para actualizarme en alguna tecnología en especial. Con el pasar del tiempo les confieso que cada vez se me ha hecho más difícil el intentar plantearme un reto de este tipo, por razones como la escasez de tiempo, la cantidad de trabajo, o el aprender en un marco muy estricto, pero creo que ya ha llegado la hora de proponerme otro de esos retos y que ya les contaré si lo consigo o no y es preparar la certificación Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0. Por qué esta certificación y no otra:

  • Investigar las nuevas características de Spark 3.0.
  • El contenido a evaluar: Selección, renombrado y eliminación de columnas. Filtrado, ordenamiento y agregación. Join, lectura y escritura en distintos formatos, UDF y funciones SQL.
  • Poder evaluarme con Scala.
  • Contar con material de referencia previo.

A su vez una razón de peso para mí es que al presentarla y aprobarla, esto motive a la gente que trabaja conmigo para que a su vez sientan ese deseo por aprender y especializarse e incluso no comentan los mismos errores que yo y que al menos ya cuenten con algo de material de apoyo para empezar.

El material de referencia que utilizaré para prepararme serán los libros:

  • Learning Spark 2nd Edition (Sobre todo para aprender todo lo nuevo de Spark 3.0).
  • Spark the definitive guide.

A su vez sigo el blog de Databricks que cada tanto comparte información importante sobre todo referente a cómo funciona Spark.

Por último he comenzado a crear una serie de notebooks con ejemplos muy simples (tanto en Scala como Python) que comparto con todos intentando abarcar todo el contenido.

Aquí les dejo el enlace espero que sea de ayuda y les motive a aprender y afrontar esta certificación e incluso les motive a seguir. Este mes es mi cumpleaños y dudo que me dé una paliza repasando pero quizás (y por eso lo comparto para crear una especie de compromiso) me disponga a presentar en abril y espero poder aprobar a la primera.

Aprendizaje en tiempo de cuarentena

Ya llevamos más de un mes en cuarentena, donde las alegrías ahora se basan en pequeñas cosas, cosas simples, básicas, que seguramente siempre les hemos dado importancia pero sin ser algo que este de forma permanente en nuestra mente como en mi caso, por ejemplo les confieso que mis alegrías son: Que sigamos todos sanos (mi mamá, mi esposa que es la más expuesta, mis hijas, mi hermano y el resto de mi familia y amigos), el ir a botar la basura (¡en serio!) y poder contar un poquito de tiempo para leer y hacer cosas en el ordenador.

De lo último es que quiero compartirles un poco. El año pasado fui durante un pequeño periodo autónomo y en dicho periodo trabajé con un grupo de gente de distintos lugares del mundo que estaban diseñando e implementando una nueva cryptomoneda en esa aventura una de las tareas a las que me dediqué fue en realizar un blockchain explorer, para ello me decanté por elixir y phoenix solo conté con 1 mes para llevar a cabo esa prueba de concepto y en dicho periodo pude hacer una versión alfa (muy muy cruda) de un blockchain explorer (está en mi GitHub) y realmente después de 4 años volví a disfrutar del desarrollo Web, debido a la premura del proyecto no hubo oportunidad de seguir desarrollando el explorador y tuvimos que acudir a Github y reutilizar uno existente (elaborado con NodeJS). La sintaxis del lenguaje y las características del framework (elaborado con cierta similitud a RoR) resultaron en un mundo totalmente nuevo para mí pero de nuevo insisto disfruté ese mes. Ahora bien de vuelta al 2020, al ocurrir todo esto de la cuarentena pasadas las primera y segunda semana me empecé a dar cuenta que contaba con un poquito de más tiempo de lo habitual (o será mejor decir que me falta menos tiempo que de constumbre?) teniendo oportunidad de leer algunos artículos que tenía pendientes, charlas, etc. y fue entonces cuando me plantee ¿Y si retomo de nuevo la lectura de los libros de phoenix y elixir? y si culmino el blockchain explorer? y si me hago una API en elixir/phoenix con varios nodos y me hago un benchmark con spring-boot, quarkus y otros. Es así que hace quizás unas 2 semanas empecé de nuevo a leer de phoenix y a hacer todos los ejemplos del libro, a ver vídeos de su nuevo componente liveView (no dejen de buscarlo por Internet se ve fantástico, una especie de Ajax mediante websockets, sin tener uno que hacer el javascript), también estuve investigando acerca de herramientas de maquetación Web y empecé a practicar un poco con Adobe XD para conocerlo y darle un vistazo a otras herramientas como Overflow (esta particularmente me encantó y puede ser un complemento de Adobe XD), en fin, ha sido un mes y medio difícil y para muchos incluso triste y trágico, pero los informáticos debemos agradecer que muchos de nosotros hemos podido seguir trabajando desde nuestros hogares, pero sobre todo lo que quiero transmitirles es que no debemos dejar de investigar, de leer, de probar, dentro de todo lo malo aprovechar este tiempo para seguir creciendo a nivel personal y profesional aprendiendo nuevas herramientas, nuevos idiomas, nuevos lenguajes de programación, nuevas metodologías, preparar una certificación, aprovechando que incluso muchas plataformas están ofreciendo cursos gratuitos, lease coursera, edx, Udacity, Udemy, pragmaticstudio.com (curso de phoenix liveView) entre muchas otras, pero recuerden, «crecer», seguramente tomará un tiempo para que volvamos a ser los mismos (sino es que esto genere un cambio para siempre en nosotros), pero también trabajemos en no ser los mismos (profesionalmente hablando) y volver siendo perfiles más completos, mas profesionales y muy muy muy por encima de todos más humanos.

Spark Scala con Maven en IntelliJ

Este es un post que la verdad no había tenido en mente crear pero últimamente se me ha convertido en una necesidad y la verdad he disfrutado hacer y es que en estos ya casi 5 años involucrado en temas relacionados con Big Data y la nube la verdad es que he podido notar como construir un proyecto Spark desde cero se convierte en algo fácil pero netamente basado en copiar y pegar de proyectos anteriores, pero … y qué sucede cuando no hay un proyecto anterior jejeje, pero no es el único caso y qué sucede con aquellos que están aprendiendo, es cuestión de indagar por Internet y encuentras 30 formas distintas de armar un proyecto desde cero de Spark con Scala con Maven y en un IDE en este caso IntelliJ, pero cual es la idónea, cual es la que verdaderamente funciona.

Pues he decidido crear un esqueleto de proyecto (el cual espero poder ir evolucionando y mejorarlo) que seguramente no es la mejor pero desde mi humilde punto de vista es funcional.

Configurar el IDE

Lo primero antes que nada es instalar el jsdk (1.8 como mínimo), luego en la instalación o inmediatamente después es asegurarnos de contar con los plugins de Maven y Scala, para ello en la ventana de inicio vamos a los plugins.

Buscamos el plugin de Scala para verificar que este instalado si no lo está lo instalamos y luego en la misma ventana en la parte superior junto a Marketplace hacemos clic en installed y verificamos que el plugin de maven por defecto este habilitado.

Creamos el proyecto

Seleccionamos la opción de crear un nuevo proyecto.

Ventana de inicio de IntelliJ

Acto seguido seleccionamos la opción de proyecto maven y marcamos la opción de Create from archetype. Seleccionamos el archetype net.alchim31.maven:scala-archetype-simple y pulsamos el botón «Next». Si el archetype no existe pulsamos el botón de Añadir Archetype (Add Archetype) cumplimentamos la información con los siguientes datos:
GroupId: net.alchim31.maven
ArtifactId: scala-archetype-simple
Version: 1.7

Una vez añadido lo seleccionamos y como habíamos indicado antes pulsamos el botón «Next».

Indicamos el archetype en caso de no estar presente en la lista
Lista de archetypes para crear el proyecto

Inmediatamente después le daremos nombre a nuestro proyecto y si queremos ser más específicos indicamos el GroupId, ArtifactId y versión de nuestro proyecto (OJO esto último es opcional), pulsamos «Next» y por último en la ventana resumen pulsamos «Finish».

Configuración de nuestro artifact

Lo primero que deberemos hacer para que nos facilite la tarea será habilitar la autoimportación de las dependencias maven como señalamos en la imagen.

Habilitamos la autoimportación de dependencias

El construir el proyecto a partir de un archetype (arquetipo) maven consiste en armar el esqueleto de un proyecto a partir de una plantilla definiendo una estructura minima por defecto, por lo cual veremos un fichero pom.xml (gestión de dependencias maven) con algunas dependencias y una estructura de carpetas para el código fuente y pruebas unitarias, con ficheros incluidos.

Estructura del proyecto reciéntame creado

Aprovechamos de dar un vistazo a la clase App y a las pruebas unitarias que por defecto nos añade al proyecto e incluso podemos compilar el proyecto para contrastar que todo está de maravilla y para ello solamente necesitamos hacer clic en la pestaña maven ubicado en la parte derecha, donde aparece el nombre de nuestro proyecto desplegar lifecycle y hacer doble clic en compile y esto iniciará el proceso de compilación terminando exitosamente.

Añadimos dependencias

Ya estamos llegando al final, ahora lo que haremos será añadir al fichero pom.xml las dependencias spark que utilizaremos para este ejemplo. Empezaremos por editar las propiedades quedando estas así:

Añadimos las dependencias de spark al conjunto de dependencias existentes

Por último modificaremos nuestra clase App quedando esta así:

Para de nuevo volver a compilar el proyecto, que deberá culminar exitosamente.

Ejecución

La forma que indicaremos para la ejecución de los jobs desde IntelliJ no es la mejor pero es una forma sencilla y funcional para probar cosas y sobre todo para quien comienza a hacer tests sin necesidad de empaquetar y crear un jar y desplegarlo en una máquina virtual o en un cluster. ¿Cuál sería entonces la mejor forma? A mi modo de ver las cosas la mejor forma sería mediante prueba unitarias y de integración donde podamos probar todo el job de inicio a fin y para explicarles como ya tengo en mente preparar otro post paso a paso indicando como hacerlo y las herramientas para lograrlo. Continuando con la configuración de la ejecución, si sencillamente con botón derecho del ratón hacemos clic en Run ‘App’ nos arrojará el error.

Exception in thread «main» java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/sql/SparkSession$
at com.josedeveloper.App$.main(App.scala:13)
at com.josedeveloper.App.main(App.scala)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.sql.SparkSession$
at java.base/jdk.internal.loader.BuiltinClassLoader.loadClass(BuiltinClassLoader.java:583)
at java.base/jdk.internal.loader.ClassLoaders$AppClassLoader.loadClass(ClassLoaders.java:178)
at java.base/java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:521)
… 2 more

Error ejecutando la clase App

El error se debe a que no encuentra las clases con las que fue compilado previamente y eso se debe a que las dependencias de spark las hemos añadido con el alcance «provided».
¿Por qué provided? Debido a que en un entorno empresarial esas dependencias no debemos agregarlas ya que las provee la infraestructura Big Data de la empresa.

Entonces para solventar el error sencillamente debemos ir al menu «Run» y hacemos clic en «Edit Configurations» y allí marcamos la opción de incluir dependencias provided (Include dependencies with «Provided» scope).

Marcamos la opción que incluya las dependencias con alcance «Provided»

Hecho eso volvemos a ejecutar la clase App y veremos como si se logra ejecutar la aplicación. Sin más espero que les haya servido de ayuda y les comento que mi próximo paso será crear un archetype (arquetipo) y a su vez explicarles como hacerlo para que cada quien pueda construir uno acorde con las necesidades de su organización y así dotamos de más profesionalidad y agilidad nuestro trabajo y evitamos el copiar+pegar donde en ocasiones terminamos añadiendo mas dependencias y plugins innecesarios así como también arrastrando problemas y errores (de haberlos).

Aquí les dejo el video

Repo GitHub

Mi receta para aprobar la certificación CCA Spark and Hadoop Developer

Hola de nuevo mi gente, como ya es costumbre tenía tiempo sin escribir, de hecho la última vez fue para anunciarles que había aprobado la certificación de solution architect de AWS y comentarles mi receta para aprobarla, bueno en esta ocasión les traigo mi receta para aprobar la certificación CCA Spark and Hadoop Developer (CCA175) de Cloudera. Bueno primero comentarles que esta certificación me resulto fascinante, por distintas cosas, la primera fue que tenía un completo desconocimiento sobre la forma como sería el examen, la segunda es que es totalmente práctica y el contenido dependiendo de como se mire puede ser amplio o no, de acuerdo a cuanto se desee profundizar.

Algunos aspectos del examen: tiene una duración de 2 horas, se aprueba con el 70% y pueden ser entre 8 y 12 preguntas (en mi caso fueron 9). El examen se lleva a cabo de forma online a través de un máquina virtual a la que accederás desde el navegador (chrome), de tu ordenador y será estrictamente necesario tener una webcam mediante la cual un vigilante (proctor) estará atento a que no hagas trampa, también tendrás a disposición una serie de enlaces de documentación referente a las herramientas que puedes utilizar en el examen, como pueden ser la documentación oficial de sqoop, spark, hive, cloudera, por mencionar algunas. En el examen no te veras obligado a utilizar una herramienta en especial, es decir, lo que importa es el resultado final, si este lo consigues con Pig, Hive, Spark, impala, Flume, pues perfecto, lo que esta claro es que hay herramientas que terminan siendo más adecuadas que otras dependiendo del caso.

Dada mi experiencia les sugiero estudiar los siguientes tópicos:

  • Importar y exportar usando sqoop y en ambos casos considerar el uso y cambio de delimitadores de campos así como de lineas. En el caso particular de la importación tener en cuenta compresión (por ejemplo Gzip) y formatos de archivo (texto, avro, parquet), a su vez conocer como y cuando utilizar los argumentos, -m, -split-by, -where, -query, -columns, -warehouse-dir, -target-dir, por mencionar algunos.
  • Crear una tabla en Hive cuya fuente de datos sean ficheros de texto, o que los datos estén serializados en Parquet, ORC o AVRO (tener en cuenta evolución del schema) y que a su vez estén comprimidos. CTAS (Create Table as Select) y exportar desde hive un fichero tanto a HDFS como al FileSystem producto de una consulta.
  • Haciendo uso de Spark hacer Lectura de datos en distintos formatos (texto, json, orc, parquet o avro) e incluso comprimidos y a partir de estos llevar a cabo una transformación de los datos y exportar el resultado a uno de los posibles formatos mencionados anteriormente.
  • La Máquina virtual trae consigo eclipse y sublime, les sugiero hacer scripts en sublime y guardarlos para poder volver a ellos en caso de ser necesario. En el caso de spark al yo tener más experiencia con scala lo que hice fue lanzar los scripts con la spark-shell con el siguiente comando spark-shell -i script.scala  o sino desde la consola usando :load script.scala.
  • En el caso de spark al ser la versión 1.6 preferí trabajar con dataframes a tener que hacer la operativa con RDDs.
  • Hacer muchos ejercicios, prácticos. En mi caso creé un repositorio en Github donde hice unos cuantos ejercicios, unos inventados por mí y otros del sitio web itversity.
  • Es importante hacer una buena gestión del tiempo, sugiero tomar un par de minutos para leer las preguntas e ir a por las más sencillas al comenzar y si en algún momento te bloqueas, pues pasar a la siguiente de inmediato, de igual forma mientras se esté ejecutando una operación (puede que tarde 1 min + o -) aprovechar para al menos leer el enunciado siguiente.
  • Muy importante mucho cuidado con los datos fuentes y de ser posible respaldarlos.
  • La consola de la máquina virtual tiene un tamaño de fuente algo pequeño por lo que no es mala idea hacer un zoom in.

Yo he de confesar que de las 9 preguntas que me salieron solo respondí 8, porque no me dio tiempo he allí la razón por la que hago hincapié en la buena gestión del tiempo. El examen no resulta difícil si has estudiado, pero al contar con solo 2 horas es necesario haber practicado antes para no perder mucho tiempo buscando en la documentación.

Por último desearles mucha suerte y reiterar mi fascinación con esta certificación, he aprendido muchísimo y el examen en sí me genero una sensación de satisfacción increíble al conseguir aprobarla, sobre todo esa buena vibra de poner en practica todo aquello practicado.

 

Estadística simple con Spark V2

Sigo con mi pruebas con lo nuevo (y no tan nuevo de Spark 2), hoy comparto con ustedes una versión 2 de mi anterior post Estadística simple con Spark, pero en esta ocasión realizado con Spark 2.

¿Que tiene de nuevo esta versión?

Primeramente utiliza el módulo spark-csv lo cual nos hace más simple la carga del fichero en un Dataset. Segundo, que no manipulamos en ningún instante RDD alguno, sino que por el contrario estamos trabajando con DataFrames representados mediante la clase Dataset. Entre las cosas nuevas que contempla esta versión hecha en Spark 2 es que mientras antes al realizar un groupBy sobre un DataFrame esto nos devolvía un GroupedData ahora nos devuelve un RelationalGroupedData, esto debido a un cambio de nombre que se le ha dado a partir de esta nueva versión de Spark.

Esta nueva versión realizada con SparkSQL con Datasets tiene varias ventajas, la primera es simplicidad, es mucho mas simple, mas fácil de entender el código además de mas corto, de hecho con menos lineas obtuve más información que con la versión elaborada con RDD’s, es decir, es mas versátil. Por otro lado aunque hay que tener algo de nociones de conjuntos lo interesante es que esta versión esta libre de código SQL.

Sin más dilación he aquí el código y el enlace al proyecto en Github.

Para que comparen los resultados obtenidos aquí con respecto a la entrada anterior dejo un pantallazo de lo obtenido al ejecutarlo en mi local.

promedios por distrito

promedios por distrito

Otras agregaciones por distrito

Otras agregaciones por distrito

Total personas por distrito

Total personas por distrito