Cómo crear un Data Lake en Azure con ADLS Gen2

Un Data Lake es la base de cualquier plataforma de datos moderna, y en Azure la forma recomendada de construirlo es con Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2). La diferencia frente al Blob Storage clásico está en el espacio de nombres jerárquico: en lugar de una lista plana de blobs, obtienes carpetas reales, lo que acelera las operaciones analíticas y simplifica mucho la gestión de permisos. Vas a crear un Data Lake en Azure desde cero con la Azure CLI, en pocos minutos y sin salir de la línea de comandos. Al final, tendrás una storage account lista para análisis, con una carpeta y un archivo de ejemplo ya dentro.

Requisitos previos

• Una suscripción de Azure activa (el nivel gratuito es suficiente para experimentar).
• Azure CLI 2.0.79 o superior instalada — compruébalo con az --version.
• Permisos para crear recursos en la suscripción (por ejemplo, el rol Contributor).

Paso 1: Autenticarse en Azure

Empieza por iniciar sesión. El comando abre el navegador para que te autentiques con tu cuenta de Microsoft Entra ID. No necesitas guardar ninguna contraseña: la sesión queda en caché localmente y los comandos siguientes la reutilizan. Si tienes acceso a más de una suscripción, elige explícitamente cuál usar para no crear recursos en el lugar equivocado.

az login
az account set --subscription "Pay-As-You-Go"

Paso 2: Crear un resource group

Todos los recursos de Azure viven dentro de un resource group, que funciona como una carpeta lógica para organizarlos y eliminarlos en conjunto. Crea uno y elige la región más cercana a tus usuarios para reducir la latencia. Una convención de nombres clara, como rg-proyecto-entorno, ayuda a mantener todo ordenado a medida que la plataforma crece.

az group create --name rg-datalake-demo --location westeurope

Paso 3: Crear la storage account con espacio de nombres jerárquico

Este es el paso que convierte una storage account normal en un Data Lake. La clave es el parámetro --enable-hierarchical-namespace true, que activa las capacidades de ADLS Gen2. El nombre de la cuenta debe ser único a nivel global y usar solo letras minúsculas y números.

az storage account create --name stdatalakedemo01 --resource-group rg-datalake-demo --location westeurope --sku Standard_LRS --kind StorageV2 --enable-hierarchical-namespace true

Si olvidas este parámetro, obtienes Blob Storage clásico y pierdes las carpetas reales, los renombrados atómicos y las ACL a nivel de carpeta y archivo. Conviene comprobarlo antes de continuar.

Paso 4: Crear un file system

En ADLS Gen2, el contenedor de nivel superior se llama file system. En la práctica corresponde a un contenedor de Blob Storage, pero con soporte para la jerarquía de carpetas de ADLS Gen2. Fíjate en --auth-mode login: indica a la CLI que use tu identidad de Microsoft Entra ID en lugar de claves de acceso compartidas — la práctica recomendada, más segura y alineada con el principio de "sin contraseñas".

az storage fs create --name raw --account-name stdatalakedemo01 --auth-mode login

Paso 5: Crear carpetas y subir datos

Ahora aprovecha el espacio de nombres jerárquico para organizar el lago en capas — una convención habitual es raw, bronze, silver y gold. Crea una carpeta y sube un archivo de ejemplo para ver cómo toma forma la estructura.

az storage fs directory create --name vendas/2026 --file-system raw --account-name stdatalakedemo01 --auth-mode login
az storage fs file upload --source ./vendas.csv --path vendas/2026/vendas.csv --file-system raw --account-name stdatalakedemo01 --auth-mode login

Verificar el resultado

Para confirmar que todo salió bien, lista el contenido del file system:

az storage fs file list --file-system raw --account-name stdatalakedemo01 --auth-mode login --output table

Deberías ver la carpeta vendas/2026 y el archivo vendas.csv. Como alternativa, abre la storage account en el portal de Azure y confirma, en la pestaña Overview, que aparece "Hierarchical namespace: Enabled". Si, al abrir el contenedor, navegas por carpetas en lugar de ver una lista plana de blobs, tu Data Lake está listo para usar.

Conclusión

En pocos comandos tienes un Data Lake ADLS Gen2 funcional, con autenticación basada en identidad y una estructura de carpetas lista para recibir pipelines. El siguiente paso natural es conectarlo a Azure Data Factory, Databricks o Microsoft Fabric para empezar a ingerir y transformar datos. Antes de eso, un consejo que ahorra muchos dolores de cabeza: define ya tu convención de capas y asigna ACL por carpeta en lugar de dar acceso a toda la cuenta — es mucho más fácil gobernar un lago organizado desde el primer día que ordenar el caos más tarde. ¿Qué capas tienen más sentido para tu caso de uso?