Tu primera tabla Delta, paso a paso

Si eres nuevo en Delta Lake, este es el primer post que debes ejecutar. Se enfoca en lo mínimo que haces en trabajo real: crear una tabla Delta, leerla y sobrescribirla de forma segura. Referencia oficial: Delta Lake.

Descargas al final: ir a Descargas.

En pocas palabras

• Una tabla Delta es archivos + registro de transacciones.
• Lees/escribes Delta como una tabla normal, pero con confiabilidad.
• Este flujo te deja listo para empezar.

Ejecuta tú mismo

• Spark local (Docker): ruta principal de este blog.
• Databricks Free Edition: alternativa rápida si no quieres Docker.

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docker compose up

Links:

• Apache Spark tool
• Databricks Free Edition

Setup mínimo

Generaremos un dataset pequeño, lo escribimos como Delta y luego lo leemos. Usamos spark.range para no depender de datos externos. Ref: Spark range.

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from pyspark.sql import functions as F

df = (
    spark.range(0, 100_000)
         .withColumn("group", (F.col("id") % 10).cast("int"))
)

Crear la tabla Delta

Aquí persistimos el DataFrame como Delta en una ruta local. Ref: DataFrameWriter.

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delta_path = "/tmp/delta/table_101"

df.write.format("delta").mode("overwrite").save(delta_path)

Leerla de nuevo

Leemos el mismo path para validar que quedó bien. Ref: DataFrameReader.

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read_back = spark.read.format("delta").load(delta_path)
read_back.groupBy("group").count().show()

Salida esperada (ejemplo):

+-----+-----+
|group|count|
+-----+-----+
|    0|10000|
|    1|10000|
|    2|10000|
...

Sobrescribir de forma segura (mismo schema)

Reescribimos con el mismo esquema para simular una actualización.

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df_filtered = df.filter("group < 5")
df_filtered.write.format("delta").mode("overwrite").save(delta_path)

Salida esperada: No verás salida directa, pero el conteo debe bajar cuando vuelvas a leer.

Qué verificar

• La tabla se lee sin errores.
• Los conteos cambian después del overwrite.
• La carpeta contiene _delta_log.

Notas de práctica

• Usa format("delta") explícito para evitar ambigüedad.
• Empieza con una ruta local para inspeccionar archivos.
• Mantén rutas simples para principiantes.

Descargas

Si no quieres copiar código, descarga el notebook o el .py.