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Guía de Lakehouse e Iceberg

Parquet es un formato de archivo, no un formato de tabla — y esta guía te muestra, con el propio caso Kiosko, las cuatro veces que ese límite ya dolió: el `overwrite-partition` no atómico de las lecciones básicas, las columnas `valid_from`/`valid_to` mantenidas a mano para historizar un producto, la misma técnica automatizada con `dbt snapshot`, y el particionado por carpetas de Spark. Aprendes Apache Iceberg, el formato de tabla que resuelve todo eso desde la capa de almacenamiento: transacciones ACID reales, un snapshot inmutable en cada escritura, time travel (`AS OF` un snapshot, sin declarar una sola columna de historia), evolución de esquema sin reescribir datos, partición oculta y evolución de partición, y `MERGE INTO`/upserts nativos. El vehículo principal es PyIceberg, 100% Python y $0 (catálogo local sobre SQLite); Spark aparece una sola vez, en el módulo de `MERGE INTO`, para correr SQL real contra una tabla Iceberg. Delta Lake se nombra por contraste, sin construir una segunda implementación paralela. El hilo que resuelves de punta a punta es el cambio de precio de un producto de Kiosko, recuperado con time travel puro, sin ninguna columna de historia.