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¿KQL o PySpark? La pregunta no es cuál es mejor, sino cómo combinarlos. 🤝
Muchos ingenieros de datos ven estas herramientas como rivales. Por un lado, la velocidad de rayo de KQL (Kusto Query Language); por otro, la robustez y flexibilidad de PySpark.
Pero en la arquitectura de datos moderna —especialmente dentro de Microsoft Fabric— la magia ocurre cuando dejamos de elegir y empezamos a integrar. 💡
🔹 KQL es tu mejor aliado para la telemetría, logs y análisis en tiempo real. Si necesitas una respuesta en segundos sobre billones de filas, KQL es imbatible.
🔹 PySpark es el motor de tus transformaciones complejas, limpieza masiva y modelos de Machine Learning. Es el músculo que procesa tu Lakehouse.
En el carrusel de hoy te muestro:
✅ El ADN técnico de cada uno.
✅ Escenarios reales donde brilla cada herramienta.
✅ Cómo el "Combo Ganador" acelera tus pipelines de datos.
No se trata de la herramienta, sino del criterio para resolver el problema de negocio. 🚀
#MicrosoftFabric #KQL #PySpark #DataEngineering #BigData #Analytics #ComunidadFabric #DataScience
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¿KQL o PySpark? La pregunta no es cuál es mejor, sino cómo combinarlos. 🤝
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!Hola a todos! Ya vemos que hay mucho material en Ingles para Microsoft Fabric, bueno esta es una de las primeras comunidades de Fabric en Español.
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