Fallo de ingesta en Spark ETL

Question

Fallo de ingesta en Spark ETL

Gãel Montoyã 40

Buenas, trabajo administrando datos en la red corporativa y configuré una tarea de ingesta en Spark ETL que ahora se cae por completo al recibir valores decimales en columnas de enteros de nuestra base de datos central.

Al ver el error intenté ajustar el casteo para que no rompiera el pipeline de los puestos de trabajo, pero el sistema no tolera los tipos incompatibles y detiene todo el proceso a mitad de camino, dejándonos sin reportes de negocio actualizados.

Llevo días intentando configurar validación de esquema y casteo permisivo sin éxito. ¿Cómo podemos implementar la validación y el lenient casting en Spark ETL para evitar que estos registros tumben la carga diaria de la empresa?

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Hola Gãel Montoyã,

Por la descripción del problema, parece que el proceso está fallando cuando intenta convertir valores decimales a una columna definida como entero. Antes de modificar la configuración global de Spark, intentaría identificar exactamente qué valor y qué transformación están provocando la excepción.

Una práctica habitual es leer inicialmente la columna como texto o decimal, validar los datos durante la transformación y separar los registros no conformes en una tabla de cuarentena para su revisión posterior. De esta forma, los registros válidos pueden seguir cargándose sin detener todo el pipeline.

Si la plataforma y la versión de Spark lo permiten, funciones como try_cast() pueden ayudar a tratar conversiones inválidas sin interrumpir el proceso. Si los valores decimales son correctos desde el punto de vista del negocio, también convendría revisar si el tipo de dato de destino debería ser DECIMAL en lugar de INT.

Tracy Le.