diff --git a/notebooks/databricks/Inyeccion_Kafka-Databricks.md b/notebooks/databricks/Inyeccion_Kafka-Databricks.md
new file mode 100644
index 0000000..bf20787
--- /dev/null
+++ b/notebooks/databricks/Inyeccion_Kafka-Databricks.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+
+# Inyección desde Kafka a Databricks
+
+### Guardamos la información en un topic de kafka
+
+Añadimos estas dos líneas para definir el `bootstrap_servers` y el `topic_name` en un script de python que utilizaremos como el producer de Kafka.
+```python
+bootstrap_servers = ['<servidor-kafka:puerto>'] 
+topic_name = '<nombre-del-topic>'
+```
+### Leer datos desde Apache Kafka
+
+Establecemos una conexión con el clúster de Kafka alojado en AWS. Definimos el servidor, el puerto y el tópico al que nos queremos suscribir. En el `startingOffsets` se puede indicar si queremos toda la información desde el principio "earliest" o solo la de la última ejecución "latest".
+```python
+df = (spark.readStream
+  .format("kafka")
+  .option("kafka.bootstrap.servers", "<servidor-kafka:puerto>")
+  .option("subscribe", "<nombre-del-topic>")
+  .option("startingOffsets", "latest")
+  .load())
+```
+###  Pasar de Binario a String
+
+Kafka manda el contenido del mensaje (la columna `value`) en formato **binario**. Para que la información se pueda leer, realizamos un `CAST` a formato **String** . Con esto podremos ver el contenido en su formato original.
+```python
+df_transformed = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)")
+```
+
+### Transformación de JSON a un dataframe
+
+Extraemos los campos del JSON guardado en la columna `value`.Después definimos un esquema y usamos la función `from_json`.
+```python
+from pyspark.sql.functions import from_json, col
+
+schema = "columna1 tipo_de_dato, columna2 tipo_de_dato, columna3 tipo_de_dato"
+
+df_transf = (df_transformed
+    .withColumn("jsonData", from_json(col("value"), schema))
+    .select("jsonData.*"))
+```
+### Escritura en una tabla Delta Lake
+
+Guardamos el DataFrame ya transformado (`df_transf`) en formato **Delta**. Usamos el modo **append** y configuramos el **checkpoint** para garantizar que, si el sistema falla, no se pierdan datos ni se dupliquen.
+```python
+(df_transf.writeStream
+  .format("delta")
+  .outputMode("append")
+  .option("checkpointLocation", "<ruta-checkpoint>")
+  .toTable("eiab1.miesquema.data_kafka")
+    .awaitTermination())
+```
+
+### Visualización de la tabla
+
+```sql
+SELECT * FROM mi_tabla_delta
+```