Big Data com Python: Entenda por que Processar Grandes Volumes de Dados com PySpark.
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Você nunca se perguntou como os cientistas de dados conseguem trabalhar com milhões de dados diferentes e, ainda assim, filtrar os essenciais e descartar os irrelevantes?
Isso só é possível a partir de diversas ferramentas que facilitam o trabalho dos profissionais da área. Dessa forma, nesse artigo vamos nos aprofundar em uma das ferramentas mais utilizadas, quando falamos de Big Data: o Apache Spark, mais especificamente o PySpark.
Neste artigo, você vai aprender o que é Big Data e por que ele é tão importante nos dias atuais. Além disso, entenderá o motivo de o Python ser a linguagem mais utilizada na ciência de dados.
O Que é Big Data?
O conceito de big data é um dos mais discutidos atualmente no mundo da tecnologia, e isso ocorre por conta da importância de saber aproveitar as informações valiosas que podem ser extraídas a partir do domínio e conhecimento dos dados. Assim, tem uma considerável importância do ponto de vista do negócio, visto que quem consegue analisar os dados com precisão obtém um conhecimento sobre seu próprio produto que antes não seria possível sem essa competência.
Depois de entender a importância de trabalhar com big data, é preciso compreender seu significado. Resumidamente, Big Data é um conjunto de dados que vem de muitas fontes diferentes de maneira muito acelerada, resultando numa complexidade de estrutura muito superior, quando comparamos com as formas tradicionais de processamento de dados. Devido a essa complexidade, as abordagens tradicionais se tornaram insuficientes, exigindo tecnologias especializadas, como Apache Spark, Hadoop, bancos de dados NoSQL e computação em nuvem, para extrair insights úteis.
Os 5 Vs do Big Data
Para um dado ser considerado Big Data ele precisa atender certos requisitos, mais conhecidos como os cinco Vs do big data, são eles:
- Volume: grandes quantidades de dados sendo processados;
- Velocidade: os dados são gerados, recebidos e analisados rapidamente, muitas vezes em tempo real;
- Variedade: os dados vêm em diversos tipos: não estruturados, semiestruturados ou estruturados;
- Valor: os dados precisam ter valor para o negócio e influenciar a tomada de decisão da empresa;
- Veracidade: os dados precisam ser de fontes confiáveis;
Por que Python?
De acordo com o Índice de TIOBE, Python é a linguagem de programação mais usada atualmente, com uma porcentagem de 23,88% no mês de fevereiro de 2025, tendo assim uma larga vantagem ao segundo colocado com 11,37% (C++).
Qual é então a razão de essa linguagem ser tão amplamente usada nos tempos atuais? A resposta é simples, por ser uma linguagem muita mais simples de ser aplicada em comparação com as outras e também por sua incrível flexibilidade, visto que pode ser usada para manipulação e análise de dados, desenvolvimento web, machine learning, entre muitas outras opções.
Essas duas vantagens, trazem para o âmbito da ciência dos dados, muita economia de tempo na execução do código, assim sobrando mais tempo para fortalecer o algoritmo da aplicação e acelerando o processo de evolução do produto. Logo, a partir disso, o Python se torna uma linguagem altamente escalável, criando possibilidades de desenvolvimento que não existiriam se não estivessem trabalhando com essa linguagem específica.
Ainda, todas as bibliotecas disponíveis no Python são de fácil entendimento para iniciantes, sendo assim, o escopo de possibilidades com a linguagem abrange muito mais, possibilitando, por exemplo, visualizações em gráficos (Matplotlib), extrair dados da internet (BeautifulSoup), manipulação de dados (Pandas), entre muitas outras. Segue exemplo de visualização de gráficos a partir da biblioteca Matplotlib do Python:
O que é Spark?
O Apache Spark é um ambiente de processamento de dados em grande volume, sendo um sistema baseado em clusters, ele escala distribuindo fluxos de trabalho de processamento em grandes clusters de computadores, oferecendo uma velocidade computacional e escalabilidade necessárias para big data.
Com o Spark é possível gerenciar com facilidade e rapidez as suas aplicações de big data, sendo assim o ideal para quem busca eficiência na resolução de problemas de negócio. Além disso, o Spark permite criar dataframes de maneira simples e eficiente, proporcionando uma estrutura organizada para armazenar e manipular grandes volumes de dados. Porém, isso não é tudo quando estamos falando de Spark, pois ele tem diversos outros recursos envolvendo machine learning que podem impulsionar ainda mais o desenvolvimento de uma aplicação.
União entre Dois Gigantes do Big Data: PySpark
Buscando tornar a sua ferramenta acessível para vários grupos de desenvolvedores, o Spark incluiu diversas APIs das mais variadas linguagens, e é claro que o Python seria uma das escolhidas, então ao juntar a melhor linguagem para dados com a melhor ferramenta de big data só poderia resultar em sucesso, não é mesmo? E esse foi o resultado da criação da biblioteca PySpark no Python.
Essa união facilitou a adoção do Spark nas equipes de dados, que já estavam acostumadas a trabalhar com o Python, assim não precisaram aprender outra linguagem para incluir essa ferramenta nos fluxos de trabalho. Dessa forma, tornando cada vez mais comum seu uso nas empresas de tecnologia nos dias atuais.
Além disso, o PySpark é compatível com as demais bibliotecas do Python, como por exemplo o Pandas, logo, se por exemplo você coletou os seus dados e os armazenou em um dataframe no Spark, mas ainda não tem uma familiaridade com ele, você pode converter o dataframe do Spark em um dataframe do Pandas, e trabalhar de acordo com o seu costume. Isso, demonstra a adaptabilidade desse instrumento quando incluído em uma linguagem altamente dinâmica.
No entanto, embora seja possível trabalhar sem o PySpark, quem superar as dificuldades iniciais de sua implementação e dominá-lo estará muito à frente daqueles que negligenciam seu uso, devido às múltiplas funcionalidades que ele oferece, como:
- Dataframes: é possível trabalhar com dataframes como tabelas para armazenar os seus dados de maneira organizada. Abaixo segue um comando usando o PySpark para criar um dataframe e também sua visualização:
- Compatibilidade com SQL: com o Pyspark você pode realizar consultas com SQL, assim como se você estivesse utilizando um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD), de modo que você pode acessar os dados de um dataframe como se ele fosse uma tabela em um banco de dados. Abaixo segue um exemplo de um comando SELECT realizado pelo PySpark:
- Processamento de Dados em Lote: você pode processar os dados em paralelo em vários nós de um cluster com os Resilient Distributed Datasets (RDDs), que são coleções de dados que podem ser armazenados em cache, funcionando assim como uma memória RAM. Essa funcionalidade é a chave para a velocidade do Spark.
- Processamento de Dados em Streaming: hoje em dia, estão cada vez mais comuns as aplicações que utilizam de processamento em tempo real de dados, assim o Pyspark Streaming possibilita o processamento de fluxos contínuos de dados, sendo útil, por exemplo, para sistemas de recomendação.
- Machine Learning: com a biblioteca Mlib você tem acesso a diversas ferramentas essenciais para o desenvolvimento de programas de aprendizado de máquina, permitindo o treinamento desses modelos de forma rápida e eficiente.
Dessa maneira, a partir das funcionalidades evidenciadas é possível perceber o motivo que faz com que diversas companhias, como Netflix e Spotify recorram ao PySpark para analisar os hábitos de seus clientes e a partir disso desenvolver seus sistemas de recomendação para sugerir os conteúdos de acordo com cada gosto específico.
Conclusão
Com o big data se tornando cada vez mais comum, quem dominar as suas nuances e melhor se adaptar ao uso das ferramentas adequadas para trabalhar nessa área, pode conduzir sua empresa a ter uma vantagem no mercado em relação aos demais concorrentes.
Portanto, o domínio do Python, hoje em dia, se torna essencial para o profissional que trabalha na área dos dados, e principalmente com o advento do big data, aprofundar-se nas milhares bibliotecas e ferramentas que a linguagem oferece, possibilita o desenvolvimento de uma negócio em uma velocidade antes impossível com os métodos tradicionais.
Então, não perca tempo! Estude Python e domine suas ferramentas para se destacar no mercado de dados e acompanhar a revolução do big data.
Referências:
https://www.oracle.com/br/big-data/what-is-big-data/
https://www.tiobe.com/tiobe-index/
