dbx-elt-utils 2.2.9

Librería de utilidades comunes para pipelines ELT orientados a Databricks (DLT).

DBX ELT Utilities v2.0

dbx-elt-utils es la libreria estandar para crear pipelines Lakeflow Spark Declarative Pipelines (SDP) en Databricks. Proporciona metodos para ingesta hibrida, setup automatico de entorno (Local vs Nube), limpieza de datos, y validacion de calidad.

v2.0 — Soporte completo para la nueva API pyspark.pipelines (dp), Liquid Clustering, ExpectationsFactory, 5 funciones nuevas de limpieza, y checkpoint en UC Volumes.

Instalacion

# Produccion (Databricks Runtime)
pip install dbx-elt-utils

# Desarrollo local (VSCode + Databricks Connect)
pip install dbx-elt-utils[local]

La libreria no fuerza pyspark como dependencia, evitando conflictos con el Databricks Runtime.

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Quick Start

from dbx_elt_utils.notebook_utils import init_notebook

notebook = init_notebook()

env   = notebook.env     # '_dev' o '_prod'
spark = notebook.spark   # Sesion PySpark
dp    = notebook.dp      # API SDP (pyspark.pipelines o mock local)

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Modulos

1. notebook_utils — Setup y Mock Local

La funcion init_notebook() detecta automaticamente si estas en Databricks o en VSCode y configura todo:

Atributo	Descripcion
notebook.env	Sufijo de entorno: _dev o _prod
notebook.spark	Sesion PySpark (nativa o Connect)
notebook.dp	Modulo SDP (real o _SdpMock)
notebook.dlt	Alias legacy (= notebook.dp)
notebook.is_local	True si corre en VSCode

Mock SDP completo — en local, notebook.dp es un _SdpMock que soporta todos los decoradores sin error:

@dp.materialized_view(name="mi_tabla", comment="...")
@dp.expect("id_not_null", "id IS NOT NULL")
def mi_tabla():
    return spark.read.table("source")

Funciones de testing:

Funcion	Descripcion
get_test_spark()	Sesion Spark (Workspace o Databricks Connect)
get_local_source_table(spark, fqn)	Resuelve tabla oficial vs temporal de test
clean_local_test_table(spark, fqn)	Elimina tabla _tmp_sql despues del test
display_test_results(spark, data)	Muestra DataFrame adaptado al entorno
stop_local_spark()	Libera streams activos sin matar la sesion
get_checkpoint_base(env)	Ruta checkpoints en UC Volumes
get_schema_location_base(env)	Ruta schema location (hash-based)

2. ingest_utils — Ingesta Hibrida (Bronze)

from dbx_elt_utils.ingest_utils import ingesta_hibrida

df = ingesta_hibrida(spark, SOURCE_LANDING, tipo="auto_detect")

Detecta automaticamente el tipo de origen y retorna el DataFrame adecuado:

Tipo detectado	Origen	Metodo
external_table	Tabla Unity Catalog	spark.readStream.table()
delta_path	Ruta Delta (dbfs/abfss)	spark.readStream.format("delta")
auto_loader	Archivos (CSV/JSON/Parquet)	cloudFiles con schema evolution
batch_files	Ruta sin streaming	spark.read.format()

Deteccion inteligente:

• Rutas con / -> archivos (Auto Loader o Delta path segun contenido _delta_log)
• Formato catalog.schema.table -> tabla Unity Catalog
• schemaEvolutionMode=addNewColumns activado automaticamente en Auto Loader

3. clean_utils — Limpieza y Transformacion (Silver)

from dbx_elt_utils.clean_utils import (
    extraer_valor_array_string, parse_json_array_column,
    normalize_string, safe_cast, dedup_by_key, add_surrogate_key
)

Funcion	Que hace	Ejemplo
extraer_valor_array_string(col)	["12345"] a 12345, [] a NULL	Limpia arrays JSON de APIs
parse_json_array_column(df, col, alias)	["a","b"] a array real de Spark	Explode-ready
normalize_string(col)	Trim + lowercase + sin acentos	Estandarizacion de texto
safe_cast(col, tipo)	Cast seguro sin error (NULL si falla)	safe_cast(col("edad"), "int")
dedup_by_key(df, keys, order_col)	Dedup por clave con row_number	CDC / merge patterns
add_surrogate_key(df, cols, alias)	SHA-256 surrogate key	add_surrogate_key(df, ["id","src"])

4. expectations_utils — Validacion de Calidad (Nuevo v2.0)

from dbx_elt_utils.expectations_utils import ExpectationsFactory as EF

rules = EF.combine(
    EF.not_null("id", "nombre"),
    EF.in_range("edad", 0, 150),
    EF.freshness("updated_at", max_hours=48),
    EF.in_set("estado", ["ACTIVO", "INACTIVO"]),
)

@dp.table(name="mi_tabla")
@dp.expect_all_or_drop(rules)
def mi_tabla():
    ...

Metodo	Genera
EF.not_null("col")	col IS NOT NULL
EF.not_empty("col")	col IS NOT NULL AND trim(col) != ''
EF.positive("col")	col > 0
EF.in_range("col", 0, 100)	col >= 0 AND col <= 100
EF.in_set("col", [...])	col IN ('a', 'b', 'c')
EF.freshness("col", 24)	col >= current_timestamp() - INTERVAL 24 HOURS
EF.regex_match("col", pattern)	col RLIKE 'pattern'
EF.combine(...)	Fusiona multiples dicts en uno

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Ejemplo Completo: Bronze + Silver

# -- Bronze --
from dbx_elt_utils.notebook_utils import init_notebook
from dbx_elt_utils.ingest_utils import ingesta_hibrida

notebook = init_notebook()
env, spark, dp = notebook.env, notebook.spark, notebook.dp

SOURCE = f"landing{env}.schema.mi_tabla"

@dp.materialized_view(
    name="mi_tabla",
    comment=f"Bronze desde {SOURCE}",
    cluster_by=["id"]
)
def bronze_mi_tabla():
    df = ingesta_hibrida(spark, SOURCE)
    df.createOrReplaceTempView("v_raw")
    return spark.sql("SELECT *, current_timestamp() as _ingested_at FROM v_raw")

# -- Silver (CDC SCD1) --
from dbx_elt_utils.expectations_utils import ExpectationsFactory as EF
from pyspark.sql.functions import col

BRONZE_SOURCE = f"bronze{env}.schema.mi_tabla"

dp.create_streaming_table(
    name="mi_tabla",
    cluster_by=["id"],
    expect_all_or_drop=EF.combine(
        EF.not_null("id"),
        EF.not_empty("nombre")
    )
)

dp.apply_changes(
    target="mi_tabla",
    source=BRONZE_SOURCE,
    keys=["id"],
    sequence_by=col("_ingested_at"),
    stored_as_scd_type=1
)

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Changelog

v2.0.0

• notebook.dp — Alias para pyspark.pipelines (nueva API SDP)
• _SdpMock completo: materialized_view, table, expect*, apply_changes, create_streaming_table, append_flow
• Checkpoint path en UC Volumes (/Volumes/bronze{env}/temporary/checkpoints)
• Schema location hash-based para Auto Loader
• ExpectationsFactory — Modulo nuevo de validacion de calidad
• clean_utils: 5 funciones nuevas (normalize_string, safe_cast, dedup_by_key, add_surrogate_key, parse_json_array_column)
• ingest_utils: Deteccion delta_path y tipo batch_files
• Dual import: pyspark.pipelines con fallback dlt

v1.3.1

• Version estable anterior (API @dlt.table)