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Comparativa de Consumo de CUs: Por qué elegir el artefacto incorrecto puede costarte miles de euros al año
Comparativa exhaustiva del consumo de Capacity Units en Microsoft Fabric: Notebooks PySpark/Python, Pipelines, Copy Jobs y Dataflows Gen2 en tres escenarios reales —CSV pequeño, CSV de 83 GB y Azure SQL— con coste económico calculado.
Cómo recuperar objetos eliminados de tu Lakehouse en Microsoft Fabric
Cómo recuperar tablas Delta, archivos y carpetas eliminados de tu Lakehouse en Microsoft Fabric usando la librería Semantic Link Labs, antes de que expiren los 7 días de retención de OneLake.
Cómo recuperar Workspaces eliminados en Microsoft Fabric
Cómo usar la API REST de administración de Microsoft Fabric para listar y restaurar workspaces eliminados, incluyendo todos sus artefactos (lakehouses, notebooks, pipelines), con un notebook de PySpark.
Sparkwise: Optimización Inteligente para Apache Spark en Microsoft Fabric
Sparkwise es una librería Python que automatiza el diagnóstico y optimización de Apache Spark en Microsoft Fabric: analiza configuraciones, detecta data skew, predice costos y ofrece recomendaciones priorizadas.
¿Qué es la deduplicación de datos y por qué es tan importante?
Qué es la deduplicación de datos, por qué es crítica para la calidad de datos, y cómo implementarla en PySpark con dropDuplicates(), Window functions y ROW_NUMBER() para obtener siempre el registro más reciente.
Deletion Vectors en Delta Lake: Funcionamiento interno, impacto en el rendimiento y recomendaciones prácticas
Guía técnica sobre Deletion Vectors en Delta Lake: cómo funcionan internamente, benchmarks reales de DELETE/UPDATE/MERGE y SELECT en tablas de 100 millones de filas, y cuándo habilitarlos en Microsoft Fabric.
Análisis del precio de las criptomonedas en tiempo real con Microsoft Fabric – Parte 4: Data Activator
Parte 4 del proyecto crypto: cómo usar Data Activator en Microsoft Fabric para generar alertas en tiempo real sobre precios de criptomonedas, tanto desde el Eventstream como desde visuales del dashboard.
Análisis del precio de las criptomonedas en tiempo real con Microsoft Fabric – Parte 3: Visualización de datos
Parte 3 del proyecto crypto: cómo crear un Real-Time Dashboard en Microsoft Fabric con dos páginas (métricas globales y detalle por moneda), parámetros de filtrado, formato condicional y auto-refresh.
Análisis del precio de las criptomonedas en tiempo real con Microsoft Fabric – Parte 2: Transformación y preparación analítica de datos
Parte 2 del proyecto crypto: cómo transformar los datos crudos de Binance en capas Silver (Update Policies en KQL) y Gold (vistas materializadas y funciones) dentro de una arquitectura Medallion en Microsoft Fabric.
Análisis del precio de las criptomonedas en tiempo real con Microsoft Fabric – Parte 1: Ingesta de datos con un Eventstream
Parte 1 del proyecto de análisis de criptomonedas en tiempo real: arquitectura del proyecto, creación del Eventstream y Eventhouse en Microsoft Fabric, y script Python para enviar datos de Binance a Azure Event Hub.
Actualiza el environment de tus notebooks de manera programática
Cómo usar Semantic Link Labs para obtener, modificar y actualizar programáticamente el environment asignado a tus notebooks de Microsoft Fabric, incluso en bloque para toda un área de trabajo.
¿Cuántos datos están siendo almacenados en mi OneLake?
Notebook de PySpark que usa Semantic Link y notebookutils para calcular el tamaño de cada artefacto de Fabric en OneLake —Lakehouses, Warehouses, Modelos Semánticos y bases de datos KQL— y volcarlos en una tabla Delta.
Nuevo conector de datos meteorológicos en Tiempo Real
El nuevo conector Real-Time Weather del Eventstream de Microsoft Fabric permite recibir datos meteorológicos por ciudad o coordenadas y procesarlos con KQL para construir dashboards en tiempo real.
Semantic Link: Automatiza la creación de tu arquitectura Medallion
Alternativa en Python con Semantic Link Labs para automatizar la creación de la arquitectura Medallion en Microsoft Fabric: workspaces, lakehouses y almacenamiento opcional de IDs en Azure Key Vault.
Update Policies en KQL: Transformación de datos en tiempo real
Cómo usar las update policies en KQL de Microsoft Fabric para aplicar transformaciones automáticas cada vez que se insertan datos, sin necesidad de pipelines ETL adicionales.
¿Qué es Liquid Clustering y por qué es un game changer?
Qué es Liquid Clustering en Delta Lake, cómo supera al particionado y Z-Order, cuándo usarlo y una comparativa real sobre 443 millones de registros del dataset Yellow Taxi Trip.
Microsoft Fabric API + PowerShell: Automatiza la creación de tu arquitectura Medallion
Tutorial para usar la API REST de Microsoft Fabric junto con PowerShell y automatizar la creación de workspaces, lakehouses y una arquitectura Medallion completa, con opción de guardar IDs en Azure Key Vault.
Como obtener todas las configuraciones de la sesión de Spark + secretos de Azure Key Vault
Aprende a listar todas las configuraciones de tu sesión de Spark con getConf().getAll(), acceder a parámetros internos de Fabric con 'trident' y leer secretos de Azure Key Vault desde notebooks.
Acelera las consultas sobre un acceso directo en tu Eventhouse
Cómo habilitar la aceleración de consultas en los accesos directos de Eventhouse para indexar y cachear automáticamente datos de OneLake, con benchmarks reales sobre 211 millones de registros.
Eventhouse – El destino ideal para los datos en tiempo real
Guía completa sobre Eventhouse en Microsoft Fabric: características, hot/cold caché, políticas de retención, bases de datos KQL, shortcuts y por qué supera al Lakehouse para datos en tiempo real.
Real-Time Hub: Tiempo real al alcance de todos (Vídeo)
Vídeo de la sesión sobre el Real-Time Hub de Microsoft Fabric: cómo centralizar flujos de datos en streaming, integrar orígenes en tiempo real y conectarlos con Power BI y Eventhouse.
Ejecutando notebooks en paralelo usando runMultiple
Aprende a usar la API runMultiple de NotebookUtils en Microsoft Fabric para lanzar varios notebooks en paralelo, definir dependencias con DAG y coordinar flujos de trabajo complejos.
Viajando en el tiempo con Fabric Warehouse
Descubre cómo usar Time Travel en Microsoft Fabric Warehouse para consultar el estado de tus datos en cualquier momento de los últimos 30 días, tanto a nivel de query como clonando tablas.
Actividad de consultas – Supervisa las consultas T-SQL de tu Lakehouse o Warehouse
Aprende a usar la vista de Actividad de Consultas en Microsoft Fabric para supervisar, cancelar y analizar las consultas T-SQL en ejecución e históricas de tu Lakehouse o Warehouse.
Como crear una dimensión Date con PySpark
Tutorial paso a paso para crear una dimensión Date optimizada con PySpark y Spark SQL, con nombres de mes y día en español, lista para guardar como tabla Delta en tu Fabric Lakehouse.
Acceso a orígenes de datos locales en Microsoft Fabric
Las opciones disponibles para mover datos de servidores SQL Server on-premises a Microsoft Fabric: puerta de enlace de datos, Dataflow Gen2 y canalización de datos con Copy Data.
Actualizando el modelo semántico
Cómo controlar el refresco de un modelo semántico en modo Direct Lake: vía Power BI API, actividad de pipeline, o desde un notebook con Semantic Link y TOM.
Mirroring Azure SQL Database
Configura Mirroring en Microsoft Fabric para replicar continuamente tu Azure SQL Database en OneLake, sin ETL, y consumirla desde Power BI, Lakehouse o Warehouse.
Descubriendo el conector de Microsoft Fabric Lakehouse en Azure Synapse
Guía para usar el conector nativo de Microsoft Fabric Lakehouse en Azure Synapse Analytics y copiar datos desde SQL Server local hasta un Lakehouse en formato Parquet o Delta.
Evolución de Esquemas en Delta Lake
Aprende a gestionar la evolución de esquemas en Delta Lake: qué es schema enforcement, cómo usar mergeSchema y cuándo activar autoMerge para pipelines flexibles.
Delta Table History y Vacuum
Descubre cómo usar los comandos HISTORY y VACUUM en Delta Lake para auditar cambios, restaurar versiones anteriores y liberar espacio en disco de forma segura.