Dinero

Lo segundo más importante en la vida. Bolsa, economía, empleo, salario, empresa, impuestos, vivienda, lujo

Subidas de impuestos en 2025

El artículo informa sobre un incremento significativo de varios impuestos en España a partir de 2025. Esto afectará directamente el bolsillo de los ciudadanos, ya que se encarecerán productos básicos como alimentos, servicios y bienes.
Principales subidas:

  • Alimentos: Aumentará el IVA de productos como el aceite de oliva, pan, leche, huevos, frutas, verduras, pasta y aceites de semillas.
  • Energía: Se eliminará la bonificación del IVA en la electricidad para los hogares, lo que provocará un aumento en las facturas.
  • Basura: Se implementará una tasa obligatoria para todos los hogares, con un coste estimado de entre 165€ y 200€ anuales.
  • Vehículos eléctricos: Desaparecerá la deducción en el IRPF para la compra de coches eléctricos y la instalación de puntos de carga.
  • Reformas en viviendas: Se eliminarán las deducciones en el IRPF por realizar reformas que mejoren la eficiencia energética.
  • Cigarrillos electrónicos: Se impondrá un nuevo impuesto especial a los líquidos y dispositivos para vapear.
  • Ahorros: Aumentará el IRPF para las rentabilidades de los ahorros superiores a 300.000€.
    Causas y consecuencias:
  • Fin de medidas temporales: Muchas de estas subidas se deben a la finalización de medidas excepcionales implementadas para hacer frente a la crisis económica y energética.
  • Mayor recaudación: El gobierno busca incrementar sus ingresos a través de estos nuevos impuestos.
  • Impacto en el consumidor: Los ciudadanos verán incrementados sus gastos en productos y servicios básicos, lo que podría afectar su poder adquisitivo.

En resumen, el año 2025 traerá consigo una mayor carga fiscal para los españoles, lo que generará un impacto directo en su economía diaria.

Scripts PySpark


Info sobre scripts Pyspark

User

Dame información sobre scripts pysparkChatGPT

Pyspark es una biblioteca de Python que proporciona una interfaz para programar aplicaciones en Apache Spark, un sistema de procesamiento distribuido y en memoria. Pyspark permite escribir código Python para aprovechar la potencia y escalabilidad de Spark en el procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Aquí tienes información básica sobre cómo trabajar con scripts Pyspark:

  1. Configuración: Para comenzar a trabajar con Pyspark, necesitarás tener instalado Apache Spark en tu entorno de desarrollo y tener Python configurado correctamente. Puedes descargar Apache Spark desde el sitio web oficial y seguir las instrucciones de instalación. Una vez instalado, puedes importar la biblioteca Pyspark en tu script de Python con la siguiente línea de código:pythonCopy codefrom pyspark import SparkContext
  2. Creación del contexto Spark: El contexto Spark es el punto de entrada principal para interactuar con Spark desde Pyspark. Puedes crear un objeto SparkContext para conectarte a un clúster Spark mediante la siguiente línea de código:pythonCopy codesc = SparkContext(appName="MiApp") El parámetro appName es opcional y define el nombre de tu aplicación Spark.
  3. Carga de datos: Pyspark puede trabajar con diversos tipos de fuentes de datos, como archivos CSV, JSON, parquet, bases de datos, etc. Puedes cargar datos en un RDD (Resilient Distributed Dataset) utilizando métodos como textFile(), csv(), json(), entre otros. Por ejemplo:pythonCopy coderdd = sc.textFile("datos.txt")
  4. Transformaciones y acciones: Pyspark proporciona una amplia gama de transformaciones y acciones que puedes aplicar a los RDD para realizar operaciones en los datos. Algunas transformaciones comunes incluyen map(), filter(), reduceByKey(), join(), etc. Las transformaciones son operaciones perezosas, lo que significa que no se ejecutan inmediatamente, sino que se registran para su ejecución posterior. Las acciones, como count(), collect(), take(), desencadenan la ejecución real de las transformaciones y devuelven resultados o muestras de datos.
  5. Ejecución del script: Una vez que hayas definido tus transformaciones y acciones, puedes ejecutar el script de Pyspark utilizando el comando spark-submit desde la línea de comandos. Por ejemplo:Copy codespark-submit mi_script.py Esto enviará el script al clúster Spark para su ejecución.

Estos son solo los conceptos básicos para trabajar con scripts Pyspark. Pyspark también ofrece muchas otras características y funcionalidades avanzadas, como trabajar con DataFrames, SQL en Spark, procesamiento de streaming, machine learning, etc. Puedes consultar la documentación oficial de Pyspark para obtener más detalles y ejemplos sobre cómo aprovechar al máximo esta poderosa biblioteca.