Databricks : Uma visão geral !
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Databricks: Uma visão geral
Databricks é uma plataforma de análise de dados em nuvem que permite a criação de soluções de big data de maneira fácil e rápida. Ele permite que as equipes de dados trabalhem em colaboração em um ambiente unificado que integra fluxos de trabalho de análise de dados, processamento em lotes, streaming e aprendizado de máquina.
Databricks é construído em cima do Apache Spark, que é uma estrutura de computação distribuída para processamento de grandes volumes de dados. Ele fornece uma plataforma para executar o Spark em uma configuração gerenciada de nuvem, permitindo que os usuários se concentrem em análise de dados, em vez de gerenciamento de infraestrutura.
Camadas de dados
O Databricks implementa uma estratégia de camadas de dados para gerenciamento de dados. A camada de bronze contém os dados brutos coletados de várias fontes. A camada de prata é a camada intermediária, onde os dados são limpos e transformados em um formato padronizado. A camada de ouro é a camada final, onde os dados são agregados e usados para análise.
A seguir, alguns exemplos de código para ETL, ELT e transformação de dados nas camadas bronze, prata e ouro.
ETL e ELT
ETL e ELT são processos para extrair, transformar e carregar dados em um sistema de destino. ETL refere-se a processos em que os dados são extraídos de uma fonte, transformados e, em seguida, carregados em um sistema de destino. ELT refere-se a processos em que os dados são extraídos de uma fonte, carregados em um sistema de destino e, em seguida, transformados.
Um exemplo bem simples de código ETL no Databricks é:
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from pyspark.sql.functions import *
# Lendo os dados na camada bronze
bronzeDF = spark.read.format("csv").option("header", True).load("bronze/data.csv")
# Limpando os dados
cleanDF = bronzeDF.select(col("ID"), regexp_replace(col("Name"), "#", "").alias("Name"), col("Age"))
# Salvando os dados na camada prata
cleanDF.write.format("parquet").mode("overwrite").save("silver/cleaned")
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Este código lê os dados brutos da camada bronze, limpa-os e salva os dados limpos na camada prata em um formato parquet.
Um exemplo de código ELT no Databricks é:
-----------------------------------
from pyspark.sql.functions import *
# Lendo os dados na camada bronze
bronzeDF = spark.read.format("csv").option("header", True).load("bronze/data.csv")
# Salvando os dados brutos na camada prata
bronzeDF.write.format("parquet").mode("overwrite").save("silver/raw")
# Transformando os dados na camada prata
silverDF = spark.read.format("parquet").load("silver/raw")
cleanDF = silverDF.select(col("ID"), regexp_replace(col("Name"), "#", "").alias("Name"), col("Age"))
# Salvando os dados na camada ouro
cleanDF.write.format("parquet").mode("overwrite").save
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Transformação de dados
A transformação de dados é um processo no qual os dados são manipulados para fins analíticos. A camada de prata é frequentemente usada para transformações de dados. Databricks suporta a linguagem SQL e várias outras linguagens de programação, como Python, R e Scala.
Um exemplo de código de transformação de dados no Databricks é:
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from pyspark.sql.functions import *
# Lendo os dados na camada prata
silverDF = spark.read.format("parquet").load("silver/cleaned")
# Agregando dados na camada de ouro
goldDF = silverDF.groupBy(col("Name")).agg(avg(col("Age")).alias("AvgAge"), count(col("ID")).alias("CountID"))
# Salvando os dados na camada ouro
goldDF.write.format("parquet").mode("overwrite").save("gold/summary")
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Este código lê os dados limpos na camada prata, realiza uma agregação de dados por nome e calcula a média de idade e a contagem de IDs para cada nome. Em seguida, ele salva os dados agregados na camada de ouro em um formato parquet.
Outras características do Databricks
O Databricks tem outras características que o tornam uma plataforma poderosa para análise de dados em nuvem.
Algumas delas incluem:
- Suporte para uma ampla gama de fontes de dados, incluindo arquivos CSV, JSON, Parquet, ORC, Avro e mais.
- Suporte para computação distribuída, permitindo que você processe grandes volumes de dados em paralelo.
- Integração com serviços em nuvem, como o Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage e mais.
- Ambiente de desenvolvimento colaborativo, permitindo que várias pessoas trabalhem em um projeto em tempo real.
- Suporte para aprendizado de máquina, permitindo que você treine modelos em grandes conjuntos de dados.
Conclusão
O Databricks é uma plataforma poderosa para análise de dados em nuvem. Ele permite que as equipes de dados trabalhem em colaboração em um ambiente unificado que integra fluxos de trabalho de análise de dados, processamento em lotes, streaming e aprendizado de máquina. Com sua estratégia de camadas de dados, você pode gerenciar seus dados de forma eficiente em várias etapas do processo de análise. Com sua ampla gama de recursos, é uma escolha popular para empresas que precisam processar grandes volumes de dados e criar soluções de análise de dados escaláveis e eficientes.
