Equipos de ingeniería de datos que quieren trabajos PySpark escritos de forma coherente y testeable.
mkdir -p .cursor/rules && curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/PatrickJS/awesome-cursorrules/main/rules/pyspark-etl-best-practices-cursorrules-prompt-file.mdc -o .cursor/rules/pyspark-etl-best-practices.mdcSoftware de terceros. Al copiarlo, descargarlo o instalarlo aceptas el aviso legal de la Academy: eres responsable de revisar su código y sus permisos antes de usarlo.
Cargando el archivo...
Un archivo de reglas de Cursor para escribir y revisar código ETL en PySpark. Cubre una clase ETL base que gestiona la sesión de Spark, la configuración mediante una función factoría y un código testeable y seguro para tablas acumulativas o de instantáneas, pensando en Spark SQL y Apache Iceberg.
Equipos de ingeniería de datos que quieren trabajos PySpark escritos de forma coherente y testeable. Un archivo de reglas de Cursor para escribir y revisar código ETL en PySpark. Cubre una clase ETL base que gestiona la sesión de Spark, la configuración mediante una función factoría y un código testeable y seguro para tablas acumulativas o de instantáneas, pensando en Spark SQL y Apache Iceberg.
Ejecuta en tu terminal: mkdir -p .cursor/rules && curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/PatrickJS/awesome-cursorrules/main/rules/pyspark-etl-best-practices-cursorrules-prompt-file.mdc -o .cursor/rules/pyspark-etl-best-practices.mdc
Sí. El código está publicado en GitHub (PatrickJS/awesome-cursorrules) con licencia CC0-1.0.
Superó nuestro análisis automático de robo de credenciales, instrucciones ocultas y comandos de instalación peligrosos. Software de código abierto de terceros. Sabemos AI no lo mantiene. Revisa el código y los permisos antes de conectarlo a datos de la empresa.