My Items

Introdução Java vs Python Java ou Python no mundo dos dados? O mundo dos dados está em constante transformação. A cada ano, novas ferramentas surgem, mas a base para quem quer trabalhar com dados continua sendo a linguagem de programação escolhida . Entre as opções mais populares, Python  e Java  são protagonistas — mas por motivos bem diferentes. Python  nasceu no fim dos anos 80 e foi pensado desde o início para ser simples, legível e produtivo. A filosofia da linguagem valoriza clareza e menos linhas de código, o que explica por que se tornou a preferida de cientistas de dados e pesquisadores. Java , criado em 1995, foi projetado para ser robusto, portável e escalável. A promessa “write once, run anywhere” fez com que a linguagem dominasse ambientes corporativos e sistemas críticos. No universo dos dados, a JVM se consolidou como base de grandes frameworks de processamento em larga escala, como Hadoop, Spark e Flink. Vantagens e desvantagens em detalhe Python Produtividade e simplicidade : poucas linhas de código já permitem ler dados, manipulá-los e criar gráficos. Ecosistema científico maduro : bibliotecas como pandas, NumPy e SciPy transformaram Python no “canivete suíço” da ciência de dados. Machine learning e IA : frameworks como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn colocaram Python no centro da revolução da inteligência artificial. Comunidade ativa : a enorme base de usuários garante suporte rápido, abundância de tutoriais e pacotes atualizados. Mas há limitações: Performance : por ser interpretado e dinamicamente tipado, Python não entrega a mesma performance que linguagens compiladas. É comum usar extensões em C/C++ para superar isso. Gerenciamento em produção : projetos grandes podem sofrer com problemas de tipagem dinâmica, conflitos de dependências (o famoso “pip hell”) e dificuldades de empacotamento. Java Performance previsível : a JVM, aliada a um compilador JIT (Just-In-Time), garante execução eficiente e estável. Escalabilidade : excelente suporte a multithreading e sistemas distribuídos. Java é usado em plataformas que processam bilhões de eventos por dia. Confiabilidade corporativa : empresas tradicionais de finanças, telecom e e-commerce ainda confiam em Java para rodar sistemas críticos de dados. Ferramentas de monitoramento e profiling : maturidade em debugging, logs e gerenciamento de memória. Por outro lado: Verboso e mais difícil para iniciantes : escrever em Java exige mais linhas de código e mais conceitos técnicos logo no começo. Menos voltado para prototipagem : não é a linguagem mais prática para experimentos rápidos ou análises exploratórias. Casos de uso no mundo real Onde Python domina: Exploração de dados com pandas e Jupyter Notebooks. Criação de dashboards e relatórios interativos (Streamlit, Dash). Modelos de machine learning e deep learning em PyTorch e TensorFlow. Automação de tarefas simples de ETL em pipelines de dados. Pesquisas acadêmicas, onde a facilidade supera preocupações de performance. Onde Java é forte: Plataformas de Big Data, como Hadoop e Spark, escritas originalmente para JVM. Processamento em tempo real com Apache Flink ou Kafka Streams. Sistemas de missão crítica que precisam de estabilidade 24/7 e alta disponibilidade. Empresas que já possuem todo seu ecossistema de backend em Java e desejam integrar pipelines de dados nesse ambiente. Exemplo prático: O Netflix  usa Python para explorar dados e treinar modelos de recomendação, mas roda sua infraestrutura de streaming sobre sistemas em Java. O LinkedIn  construiu grande parte de sua stack de dados em Java, com Kafka, Samza e sistemas proprietários para análise em tempo real. Frameworks e bibliotecas Python NumPy e pandas : manipulação de dados e cálculos numéricos. scikit-learn : modelos de machine learning tradicionais. TensorFlow e PyTorch : deep learning e IA generativa. Matplotlib, Seaborn e Plotly : visualização de dados. Dask e Ray : paralelização de tarefas em clusters. Airflow e Prefect : orquestração de pipelines de dados. Java Apache Spark : framework de processamento distribuído, ainda hoje um dos mais usados em Big Data. Apache Flink : processamento em tempo real (streaming-first). Deeplearning4j : framework de deep learning nativo para Java. Apache Mahout : algoritmos de machine learning escaláveis. Weka : ferramentas clássicas de mineração de dados. Tribuo : biblioteca moderna para ML em Java, criada pela Oracle. Qual linguagem é mais usada? Os números falam por si: O Índice TIOBE  de setembro/2025 coloca Python como a linguagem mais popular do mundo. O Stack Overflow Developer Survey 2025  confirma que Python é a linguagem mais adotada em ciência de dados, machine learning e IA. Em contrapartida, Java permanece como uma das mais usadas no mercado corporativo  e engenharia de dados , sustentando sistemas de grande porte. Top 10 Linguagens de Programação mais usadas Perfil de profissionais Python : cientistas de dados, analistas, estatísticos e pesquisadores que priorizam velocidade de aprendizado e resultados rápidos. Java : engenheiros de dados, arquitetos de sistemas e desenvolvedores backend que precisam garantir robustez e escalabilidade em soluções de dados. Curva de aprendizado Python : curva suave, sintaxe clara e comunidade acolhedora. Em poucas semanas, um iniciante já consegue construir análises reais. Java : curva mais íngreme, com necessidade de aprender conceitos de orientação a objetos, compilação, tipagem e gerenciamento de memória. Por outro lado, esse esforço inicial forma profissionais preparados para sistemas complexos. Exemplos de empresas Python:  Netflix, Spotify, Uber, Airbnb e praticamente todas as startups de IA e machine learning. Java:  LinkedIn, Twitter (antes da migração para Scala/Kafka), bancos e seguradoras globais que precisam de confiabilidade em produção. Java ou Python no mundo dos dados: Sou iniciante, qual devo usar? Se você está começando do zero, a melhor escolha é Python . Com poucas linhas, você já analisa dados, cria modelos e vê resultados. A curva de aprendizado curta mantém sua motivação, e a comunidade garante suporte em cada etapa. Mas se você já atua em um ambiente corporativo onde Java  é dominante, pode ser estratégico começar com ele. Isso vai alinhar você às ferramentas da empresa e abrir portas em áreas como Big Data e engenharia de sistemas. Resumo motivador:  Python é a porta de entrada mais acessível e prática. Java é a linguagem para quem quer se especializar em soluções robustas e escaláveis. Análise final Escolha Python  se o foco é ciência de dados, machine learning, exploração e aprendizado rápido. Escolha Java  se você precisa de estabilidade, integração corporativa e performance em produção. O futuro será híbrido: times usam Python para protótipos e pesquisa, e Java para escalar soluções que rodam no dia a dia das empresas. Referências Datacamp – Top Programming Languages for Data Scientists in 2022 Stack Overflow Developer Survey 2025 – Technology Trends TIOBE Index – Most Popular Programming Languages ProjectPro – Java vs Python for Data Science GeeksforGeeks – Top 10 Java Libraries for Data Science Stratoflow – Java for Data Science Wikipedia – Apache Flink  e KNIME

Série: Trilha prática para se tornar Engenheiro de Dados – Capítulo 4 Pré-requisitos Antes de começar, você deve ter rodado os capítulos anteriores (especialmente o Capítulo 3, onde criamos um mini DW com SQLite). Capítulo 1: Seu primeiro pipeline ETL Capítulo 2: Python + SQL – a dupla inseparável Capítulo 3: Data Lake, Data Warehouse e o conceito de Lakehouse Prepare seu ambiente: pip install apache-airflow pandas requests sqlalchemy Observação: no mundo real, o Airflow é configurado com Postgres/MySQL como metastore  e Celery/Kubernetes como executor . Aqui vamos simular localmente com SQLite, apenas para aprender. Não se preocupe: vamos usar apenas exemplos simples, que rodam localmente. Orquestração de Pipelines com Airflow : Por que orquestrar pipelines? Até aqui, criamos scripts que: Extraem dados de uma API. Transformam em tabelas organizadas. Carregam em um DW local. Mas… e se: Precisamos rodar esse pipeline todos os dias às 8h ? A etapa de transformação só pode começar quando a extração terminar? Queremos alertar se algo falhar? 👉 É aqui que entra a orquestração : organizar a execução de tarefas, suas dependências e monitorar tudo de forma confiável.
Conceitos básicos do Airflow DAG (Directed Acyclic Graph)  : conjunto de tarefas organizadas em fluxo (grafo). Operadores  : definem o que cada tarefa faz (PythonOperator, BashOperator, etc.). Scheduler  : decide quando rodar cada DAG. Executor  : executa de fato as tarefas. UI Web  : painel onde monitoramos execuções, falhas e históricos. 👉 Pense em uma linha de produção : cada máquina (tarefa) faz algo, e a esteira (DAG) conecta todas as etapas.
Ferramentas do mercado Além do Apache Airflow , outras soluções de orquestração ganharam força: Prefect  → moderno, com sintaxe Python nativa e foco em usabilidade. Dagster  → orientado a “assets” (ativos de dados). Luigi  → pioneiro, mas menos popular atualmente.
👉 O Airflow ainda é o mais usado no mercado, principalmente em empresas que trabalham com AWS, GCP e Azure. Na AWS já existe este serviço gerenciado chamada MWAA . Exemplo prático – Criando sua primeira DAG
Vamos simular uma Orquestração de Pipelines com Airflow :
Extrair  dados de produtos da API DummyJSON. Transformar  em DataFrame organizado. Carregar  no SQLite (mini DW local). dag_produtos.py ▶️ Como executar Inicie o Airflow Acesse o terminal e digite o seguinte comando: airflow standalone Isso cria a pasta de trabalho padrão (AIRFLOW_HOME), o metastore SQLite e sobe webserver + scheduler. Copiando a o arquivo para a pasta Dags / do Ariflow (caso não saiba onde fica a pasta, veja seção completa mais abaixo por SO e volte aqui depois) Copie dag_produtos.py  para a pasta dags/  do seu AIRFLOW_HOME. Abra a UI Acesse o seu navegador e digite a URL abaixo: http://localhost:8080/ A página de login será aberta como mostra a imagem abaixo: 🔑 Login na UI (usuário e senha) Usuário : admin Senha : gerada automaticamente e mostrada no console da primeira vez que você roda airflow standalone. Se não apareceu  a senha no console, abra o arquivo simple_auth_manager_passwords.json.generated conforme abaixo: # macOS/Linux

cat ~/airflow/simple_auth_manager_passwords.json.generated

# Windows (PowerShell)

type $HOME\airflow\simple_auth_manager_passwords.json.generated Conteúdo típico: [
{ "username": "admin", "password": "a8f9x2d1" }
] Executando e Validando o resultado da DAG Após acessar a UI do Airflow, vamos executar a DAG. Na UI conforme a imagem abaixo, clique no canto esquerdo na opção Dags e procure pela DAG criada anteriormente digitando no campo de pesquisa pipeline_produtos . Executando a DAG Clique em cima da DAG conforme imagem acima e você será redirecionado para a tela seguinte: Agora clique no botão azul Trigger e confirme novamente no pop-up a seguir e veja a mágica acontecer! Após finalizar a execução, a imagem abaixo com os resultados irá aparecer com status Success . Isso mostra que a DAG e as suas respectivas Tasks rodaram fino! Validando o resultado após a execução da DAG 1) Pela UI Graph View → tarefas verdes ✅. Clique em cada T ask ID → Logs  → procure mensagens de sucesso. 2) Pelos arquivos Acesse os arquivos abaixo e veja como estão preenchidos:
/tmp/produtos.csv /tmp/produtos_transformados.csv /tmp/meu_dw.db (o “DW” local) 3) Pela consulta no SQLite Acesse o terminal e execute o comando abaixo: sqlite3 /tmp/meu_dw.db /tmp/meu_dw.db é o caminho para o DW criado pela Task Carregar , lembra? Em Seguida, no console, execute o comando abaixo: .headers on
.mode column
.tables -- deve listar 'produtos'

SELECT category, AVG(price) AS preco_medio, AVG(rating) AS avaliacao_media
FROM produtos
GROUP BY category
ORDER BY preco_medio DESC; Saída esperada Pronto, você acaba de criar uma pipeline usando Airflow! Pronto para a próxima? 📁 Onde fica a pasta de DAGs? (por sistema) A) Conceito-chave: AIRFLOW_HOME O Airflow usa a variável de ambiente AIRFLOW_HOME  para saber onde ficam dags/, logs/ e plugins/.Se não  estiver definida, o padrão é ~/airflow  (home do usuário). Verifique o valor da variável: macOS/Linux (bash/zsh): echo $AIRFLOW_HOME Windows (PowerShell): echo $env:AIRFLOW_HOME Se vier vazio , assuma o padrão ~/airflow  (ou C:\Users\SeuUsuario\airflow  no Windows). A pasta de DAGs  estará em: $AIRFLOW_HOME/dags/ B) macOS (e Linux) 1. Descobrir AIRFLOW_HOME echo $AIRFLOW_HOME Se vazio, o padrão é: ls -la ~/airflow 2. Ver a pasta de DAGs ls -la ~/airflow/dags 3. Copiar a DAG mv /caminho/para/dag_produtos.py ~/airflow/dags/ 4. Dica extra (caso tenha alterado AIRFLOW_HOME) Se você configurou um outro caminho em ~/.bashrc ou ~/.zshrc: export AIRFLOW_HOME="$HOME/meu_airflow"
source ~/.zshrc # ou ~/.bashrc
echo $AIRFLOW_HOME
ls -la $AIRFLOW_HOME/dags C) Windows 1. Descobrir AIRFLOW_HOME PowerShell: echo $env:AIRFLOW_HOME Se vazio, use: ls $HOME\airflow (Em geral: C:\Users\SeuUsuario\airflow) 2. Ver a pasta de DAGs ls $HOME\airflow\dags 3. Copiar a DAG Copy-Item -Path "C:\caminho\para\dag_produtos.py" -Destination "$HOME\airflow\dags\" 4. (Opcional) Definir AIRFLOW_HOME permanente No PowerShell profile ou variáveis de ambiente do sistema: [Environment]::SetEnvironmentVariable("AIRFLOW_HOME", "C:\AirflowHome", "User") Depois feche e reabra o terminal. Leituras recomendadas Capítulo 1: Seu primeiro pipeline ETL Capítulo 2: Python + SQL – a dupla inseparável Capítulo 3: Data Lake, Data Warehouse e o conceito de Lakehouse Criando ETLs simples com Python Primeiros passos com Delta Lake Entendendo o AWS Redshift Boas Práticas com AWS Athena para Iniciantes  Conclusão Neste capítulo você aprendeu que: Você orquestrou um pipeline real : Extrair → Transformar → Carregar. Usou o Airflow , um componente bastante usado em pipelines de Dados O que vem a seguir? 👉 No Capítulo 5: Apache Spark e processamento distribuído  — por que Spark é tão usado e como pensar em paralelismo (com simulações locais). Gostou desse capítulo? 👉 Assine a newsletter Coffee & Tips  e receba os próximos capítulos direto no seu e-mail. 👉 Pré-venda exclusiva Em breve também vamos lançar um E-Book avançado , com tutoriais em Spark, Airflow, Redshift, tudo para você se tornar um Engenheiro de Dados! Cadastre-se agora na lista de pré-venda  e garanta: Acesso antecipado antes do lançamento oficial 🚀 Benefícios exclusivos para inscritos 💡 Conteúdo extra que não estará disponível gratuitamente Fique ligado!

Série: Trilha prática para se tornar Engenheiro de Dados – Capítulo 3 Pré-requisitos Para seguir este capítulo, você precisa ter rodado os capítulos anteriores:
Capítulo 1: Seu primeiro pipeline ETL Capítulo 2: Python + SQL – a dupla inseparável Execute o comando abaixo para instalar as bibliotecas: pip install pandas sqlalchemy pyarrow requests Não se preocupe: vamos usar apenas exemplos simples, que rodam localmente. Por que falar de Data Lake, Data Warehouse e Lakehouse? Nos capítulos anteriores, trabalhamos com um produto  e depois criamos uma tabela com SQLite. Foi ótimo para aprender fundamentos. Mas imagine uma empresa de e-commerce com milhões de produtos, milhares de transações por minuto, avaliações de clientes em tempo real e relatórios diários para áreas de negócio . Nesse cenário: Guardar tudo em CSV não funciona. SQLite não escala para centenas de usuários consultando ao mesmo tempo. E sem governança, os dados viram uma bagunça. É aí que entram três arquiteturas fundamentais: Data Lake  – o depósito de dados brutos. Data Warehouse (DW)  – a biblioteca organizada de dados prontos para análise. Lakehouse  – o modelo híbrido que tenta unir os dois. Data Lake Definição Um Data Lake  é um repositório centralizado  que armazena dados em qualquer formato  e em grande volume . Pode receber CSV, JSON, logs de aplicação, fotos, áudios e até dados de IoT. O princípio é: “armazene agora, processe depois” . Data Lake   Vantagens Flexibilidade: aceita dados estruturados e não estruturados. Custo-benefício: geralmente mais barato, já que usa armazenamento bruto (ex.: S3, GCS). Escalabilidade: pode armazenar petabytes ou exabytes de dados. Desvantagens Sem organização, pode virar um Data Swamp  (pântano de dados inutilizáveis). Consultas lentas, já que os dados não estão otimizados. Necessidade de catálogo de dados  (Glue, Hive Metastore) para dar sentido ao que foi armazenado. Ferramentas do mercado
AWS S3  (mais comum). Google Cloud Storage . Azure Data Lake Storage (ADLS) . HDFS  (Hadoop Distributed File System, mais legado). Exemplo prático – Criando um mini Data Lake local import requests
import pandas as pd
import os

# Criando a pasta do "Data Lake"

os.makedirs("data_lake", exist_ok=True)

# Extraindo dados de produtos (simulando ingestão bruta)

url = " https://dummyjson.com/products"
data = requests.get(url).json()

# Convertendo lista de produtos em DataFrame

df_produtos = pd.DataFrame(data["products"])

# Salvando em múltiplos formatos no Data Lake local

df_produtos.to_csv("data_lake/produtos.csv", index=False)
df_produtos.to_json("data_lake/produtos.json", orient="records", lines=True)

print("Data Lake criado com arquivos: produtos.csv e produtos.json") Aqui criamos uma versão mini  do que seria um Data Lake. É claro que em menores proporções pois em uma empresa, esses arquivos estariam em um bucket AWS S3 , e ferramentas como Glue  ou Hive  ajudariam a catalogar. Data Warehouse Definição Um Data Warehouse (DW)  é um banco de dados especializado em consultas analíticas rápidas . Os dados chegam já limpos, padronizados e organizados . Ideal para BI, relatórios gerenciais e dashboards. Baseado em modelagem dimensional  (fatos e dimensões). Data Warehouse Vantagens Performance: consultas otimizadas para análise. Consistência: dados padronizados e confiáveis. Ferramentas de visualização (Tableau, Power BI, Looker) se conectam facilmente. Desvantagens Menos flexível: não lida bem com dados não estruturados (imagens, áudio, etc.). Custo maior: paga-se por performance e otimização. Requer ETL antes de carregar (mais esforço inicial). Ferramentas do mercado Amazon Redshift  (AWS). Google BigQuery . Snowflake . Azure Synapse . Exemplo prático – Criando um mini DW com SQLite from sqlalchemy import create_engine

# Lendo dados do Data Lake

df = pd.read_csv("data_lake/produtos.csv")

# Conectando ao banco SQLite (DW local)

engine = create_engine("sqlite:///meu_dw.db")

# Selecionando apenas campos relevantes

df_dw = df[["id", "title", "category", "brand", "price", "stock", "rating"]]

# Gravando tabela no DW

df_dw.to_sql("produtos", engine, if_exists="replace", index=False)
print("Tabela 'produtos' criada no Data Warehouse (SQLite)") Executando queries no SQLite Agora que os dados estão no DW , vamos consultar em SQL. 🅰️ Pelo terminal Digite os seguintes comandos abaixo: sqlite3 meu_dw.db Para deixar a saída do resultado organizada: .headers on
.mode column Para Conferir tabelas: .tables Executar query (exemplo): SELECT category, AVG(price) AS preco_medio, AVG(rating) AS avaliacao_media
FROM produtos
GROUP BY category
ORDER BY preco_medio DESC; 🅱️ Usando programa gráfico Se preferir, use o DB Browser for SQLite : Baixe em: https://sqlitebrowser.org . Abra meu_dw.db. Vá em Execute SQL . Rode a query: SELECT category, AVG(price) AS preco_medio, AVG(rating) AS avaliacao_media
FROM produtos
GROUP BY category
ORDER BY preco_medio DESC; Saída esperada (exemplo simplificado com a API DummyJSON):
Lakehouse Definição O Lakehouse  é a tentativa de unir Data Lake e DW: Armazena dados brutos e estruturados no mesmo local. Usa formatos modernos para permitir consultas rápidas  sem duplicar dados. LakeHouse Vantagens Flexível + rápido. Evita manter duas infraestruturas separadas. Suporta batch e streaming. Desvantagens
Tecnologia mais nova → menos padronizada. Exige ferramentas específicas (Delta Lake, Iceberg, Hudi). Ferramentas do mercado
Databricks Delta Lake . Apache Iceberg  (usado pela Netflix). Apache Hudi  (usado pelo Uber). Exemplo prático – Salvando em Parquet # Salvando tabela em formato Parquet (colunar e otimizado)

import pandas as pd

# Carregando os dados do CSV para o Dataframe
df = pd.read_csv("data_lake/produtos.csv")

# Através do Dataframe já carregado é criado o parquet
df.to_parquet("data_lake/produtos.parquet", index=False)

print("Arquivo 'produtos.parquet' salvo no Data Lake (base para um Lakehouse)") O Parquet  é o formato mais comum em arquiteturas modernas de Lakehouse. Em empresas, milhares desses arquivos ficam em S3  e são lidos com Athena, Spark ou Databricks . Leituras recomendadas Capítulo 1: Seu primeiro pipeline ETL Capítulo 2: Python + SQL – a dupla inseparável Criando ETLs simples com Python Primeiros passos com Delta Lake Entendendo o AWS Redshift Boas Práticas com AWS Athena para Iniciantes  Conclusão Neste capítulo você aprendeu que: Data Lake  → depósito de dados brutos e flexível (S3, GCS, ADLS). Data Warehouse  → biblioteca estruturada e rápida para análise (Redshift, BigQuery, Snowflake). Lakehouse  → o híbrido moderno que une os dois (Delta Lake, Iceberg, Hudi). 👉 O que fizemos aqui foi apenas uma simulação local  com CSV, JSON, SQLite e Parquet. Mas não se preocupe: nos próximos capítulos vamos aproximar você do mundo real , explorando ferramentas como Airflow, Spark, Redshift e S3 . O que vem a seguir? 👉 No Capítulo 4: Orquestração de pipelines com Airflow . Você vai aprender por que orquestrar tarefas é essencial e criar seu primeiro DAG. Gostou desse capítulo? 👉 Assine a newsletter Coffee & Tips  e receba os próximos capítulos direto no seu e-mail. 👉 Pré-venda exclusiva Em breve também vamos lançar um E-Book avançado , com tutoriais em Spark, Airflow, Redshift, tudo para você se tornar um Engenheiro de Dados! Cadastre-se agora na lista de pré-venda  e garanta: Acesso antecipado antes do lançamento oficial 🚀 Benefícios exclusivos para inscritos 💡 Conteúdo extra que não estará disponível gratuitamente Fique ligado!

Série: Trilha prática para se tornar Engenheiro de Dados – Capítulo 2 Pré-requisitos Para acompanhar e executar os exemplos deste capítulo, você vai precisar de: Python 3.10+  – Instalação oficial SQLAlchemy  – biblioteca Python para manipulação de dados. Instale com: pip install pandas sqlalchemy requests SQLite  – banco de dados leve (já vem instalado na maioria dos sistemas).
Guia: SQLite Download Page Guia: Para usuário Ubuntu Não se preocupe: vamos usar apenas exemplos simples, que rodam localmente. Python + SQL: por que essa dupla é tão importante? Na Engenharia de Dados, Python e SQL são como arroz e feijão : não fazem sentido separados.
SQL  é a linguagem dos dados já armazenados : consultas rápidas, filtros e agregações. Python  é o canivete suíço : coleta dados de APIs, transforma tabelas e carrega em bancos de dados. E a mágica acontece quando você combina as duas :
Python coleta e organiza. Python grava no banco. SQL consulta, filtra e agrega. O próprio Python pode rodar queries SQL automaticamente. Exemplo integrado – Trabalhando com produtos Vamos reutilizar o arquivo produto.csv criado no Post 1. Python lê o CSV. Python carrega os dados no SQLite (nosso mini Data Warehouse local). Usamos SQL para consultar os dados. E por fim, executamos queries SQL dentro do Python. Passo 1 – Carregar o CSV no Banco de Dados (Python) Crie o arquivo produtos_sql.py: import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# Lendo o arquivo CSV gerado no Post 1

df = pd.read_csv("produto.csv")

# Criando conexão com o banco SQLite

engine = create_engine("sqlite:///meu_dw.db")

# Gravando os dados na tabela 'produtos'

df.to_sql("produtos", engine, if_exists="replace", index=False)
print("Tabela 'produtos' carregada no banco 'meu_dw.db'") Passo 2 – Consultar com SQL (fora do Python) Agora vamos abrir o SQLite e consultar a tabela. 🅰️ Opção 1 — Pelo terminal Digite os seguintes comandos abaixo: sqlite3 meu_dw.db Ao acessar o console do SQLite3, digite os seguintes comandos: .headers on
.mode column

SELECT nome, preco, estoque
FROM produtos
WHERE estoque > 50; O resultado retorna produtos com estoque maior que 50 . 🅱️ Opção 2 — Usando programa com interface gráfica Se não gosta de linha de comando, use um programa como DB Browser for SQLite : Baixe em: https://sqlitebrowser.org . Abra o arquivo meu_dw.db. Vá até a aba Execute SQL . Rode a consulta: SELECT nome, preco, estoque
FROM produtos
WHERE estoque > 50; Passo 3 – Executando SQL dentro do Python Agora vamos unir tudo: Python executando SQL automaticamente. import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# Conectando ao banco

engine = create_engine("sqlite:///meu_dw.db")

# Definindo a query SQL

query = """
SELECT nome, preco, estoque, avaliacao_media
FROM produtos
WHERE preco < 50
ORDER BY avaliacao_media DESC
"""

# Executando a query dentro do Python

resultado = pd.read_sql_query(query, engine)
print("Produtos com preço menor que 50, ordenados pela avaliação:")
print(resultado) Explicando: WHERE preco < 50 → filtra produtos baratos. ORDER BY avaliacao_media DESC → mostra primeiro os mais bem avaliados. O resultado já volta como um DataFrame , pronto para salvar em CSV, alimentar dashboards ou ser enviado por e-mail. Outras linguagens além de Python + SQL Embora Python e SQL sejam a base da maioria dos pipelines modernos, não são as únicas ferramentas na caixa do engenheiro de dados. Outras linguagens também desempenham papéis relevantes, principalmente em cenários de alta performance ou Big Data distribuído. Java Uma das linguagens mais antigas e consolidadas do ecossistema. Muito usada nos primórdios do Big Data, com frameworks como Hadoop MapReduce . Ponto forte: robustez e performance  em sistemas distribuídos. Ainda é muito presente em empresas que possuem infraestruturas legadas . Scala Linguagem criada para rodar na JVM (Java Virtual Machine), mas mais expressiva e concisa que Java. É a linguagem nativa do Apache Spark , que se tornou o padrão de fato para processamento distribuído de grandes volumes de dados. Permite trabalhar tanto de forma funcional quanto orientada a objetos. Geralmente usada em times que priorizam alta performance e pipelines críticos . R Muito popular na área de estatística e ciência de dados. Usada em contextos específicos onde há análises matemáticas ou estatísticas avançadas . Menos comum em Engenharia de Dados pura, mas pode aparecer quando há proximidade com times de Data Science . Go (Golang) Linguagem criada pelo Google, moderna e eficiente. Tem ganhado espaço em ferramentas de infraestrutura de dados  (como Kubernetes, Prometheus e até alguns conectores). Ponto forte: velocidade de execução e concorrência nativa . É vista mais em desenvolvimento de plataformas de dados  do que em pipelines de transformação. Por que Python + SQL continuam dominando? Curva de aprendizado suave : fáceis de aprender e ler. Ecossistema maduro : bibliotecas como Pandas, PySpark, Airflow, SQLAlchemy. Flexibilidade : Python é ótimo para automação e integração, enquanto SQL é insubstituível para consultas. Comunidade gigante : milhares de tutoriais, fóruns, cursos e exemplos. Em resumo: Python + SQL é o kit básico universal  que todo engenheiro de dados domina. Mas, ao avançar na carreira, ter noções de Java, Scala ou até Go  pode ser o diferencial em projetos de larga escala ou em empresas que trabalham com arquiteturas distribuídas e de alta performance. Casos reais no mercado Python  coleta dados de APIs de e-commerce (produtos, estoque, vendas). SQL  organiza e responde perguntas como “quais produtos têm menos de 10 unidades no estoque?” . Juntos → Python + SQL alimentam relatórios e dashboards em tempo real. Em grandes empresas, frameworks como Spark (Scala/Java)  entram em cena para processar bilhões de registros. Leituras recomendadas Aprenda SQL do Zero: Um Guia Básico para Iniciantes SQL Avançado: Explorando a Fundo as 6 Funções Mais Poderosas Criando ETLs simples com Python Scraping Python: Guia Completo Para Iniciantes com Exemplo Prático Pandas Documentation  – referência oficial da biblioteca usada para manipulação de dados. SQLAlchemy Docs  – documentação da biblioteca que conecta Python a bancos de dados. SQLite Tutorial – guia simples sobre SQLite, perfeito para pequenos projetos. R for Data Science (livro gratuito) – referência clássica para análises estatísticas com R. Learn Go with Examples  – site prático para aprender Go (Golang) com exemplos de código.  Conclusão Neste capítulo, você viu que: Python e SQL se complementam perfeitamente. Python carrega dados no banco e pode executar SQL internamente. SQL organiza e responde perguntas de forma eficiente. Outras linguagens (Java/Scala) aparecem em cenários de larga escala. O que vem a seguir? 👉 No próximo capítulo: Data Lakes, Data Warehouses e o conceito de Lakehouse . Você vai aprender as diferenças entre eles, exemplos de ferramentas do mercado e criar uma simulação local com CSV, JSON, SQLite e Parquet. Gostou desse capítulo? 👉 Assine a newsletter Coffee & Tips  e receba os próximos capítulos direto no seu e-mail. 👉 Pré-venda exclusiva Em breve também vamos lançar um E-Book avançado , com tutoriais em Spark, Airflow, Redshift, tudo para você se tornar um Engenheiro de Dados! Cadastre-se agora na lista de pré-venda  e garanta: Acesso antecipado antes do lançamento oficial 🚀 Benefícios exclusivos para inscritos 💡 Conteúdo extra que não estará disponível gratuitamente Fique ligado!

Série: Trilha prática para se tornar Engenheiro de Dados – Capítulo 1 Pré-requisitos Para acompanhar e executar os exemplos deste capítulo, você vai precisar de: Python 3.10+  – Instalação oficial Pandas  – biblioteca Python para manipulação de dados. Instale com: pip install pandas requests Documentação: Pandas Doc SQLite  – banco de dados leve (já vem instalado na maioria dos sistemas).
Guia: SQLite Download Page Não se preocupe: vamos usar apenas exemplos simples, que rodam localmente. Introdução Você já parou para pensar no caminho que os dados percorrem até virarem informação útil?Quando você pede um Uber, assiste a uma série na Netflix ou consulta seu extrato no banco digital, existe uma engrenagem invisível garantindo que esses dados fluam em tempo real, de forma organizada e confiável.
Essa engrenagem tem nome: Engenharia de Dados .
Engenheiros de Dados são os responsáveis por construir essa infraestrutura invisível. Eles criam pipelines  que coletam, transformam e armazenam dados em escala, permitindo que analistas, cientistas de dados e gestores possam tomar decisões baseadas em dados . Afinal, o que é Engenharia de Dados? De forma simples: Engenharia de Dados é a área responsável por transformar dados brutos em informações acessíveis e utilizáveis.
Pense em dados como matéria-prima. O engenheiro de dados constrói a fábrica que organiza essa matéria-prima em insumos prontos para virar relatórios, análises e algoritmos de machine learning. Exemplo real: Uma loja online coleta dados de vendas (sistema de e-commerce). Dados de clientes ficam em outro sistema (CRM). Dados financeiros estão em um ERP.
Sem integração, tudo fica espalhado.O engenheiro de dados conecta essas fontes, organiza, limpa e centraliza os dados em estruturas acessíveis. Os Personagens do Ecossistema de Dados A Engenharia de Dados faz parte de um ecossistema. Entender os papéis ajuda a visualizar o impacto do engenheiro no todo: Analista de Dados – O contador de histórias com números
Cria relatórios e dashboards (ex: vendas por região). Usa ferramentas como Power BI, Tableau e SQL. Depende de dados limpos e acessíveis  para trabalhar.
Cientista de Dados – O explorador do futuro
Cria modelos preditivos e algoritmos de machine learning. Usa Python, R e frameworks como TensorFlow. Sem engenharia de dados, passa 80% do tempo limpando dados. Engenheiro de Dados – O arquiteto da infraestrutura Constrói pipelines e plataformas de dados. Responsável por ingestão, transformação, armazenamento e governança. Garante que os dados certos cheguem às pessoas certas, na hora certa . Engenheiro de Machine Learning – O guardião dos modelos em produção
Coloca modelos de ML em produção e garante sua performance. Depende do engenheiro de dados para ter dados de qualidade. A metáfora da Fórmula 1 Analista de Dados  → o narrador da corrida, traduzindo números para o público. Cientista de Dados  → o estrategista que decide quando trocar pneus. Engenheiro de ML  → instala sensores inteligentes no carro. Engenheiro de Dados  → a equipe de mecânicos e engenheiros que mantêm o carro na pista. Sem engenharia de dados, ninguém cruza a linha de chegada. Mãos na massa – Seu primeiro mini-pipeline (ETL) Criando seu primeiro pipeline de Dados Vamos criar um mini-ETL  local. O objetivo é simples:
Extrair dados de uma API pública. Transformar em tabela organizada. Carregar em um arquivo CSV. Passo 1 – Extrair (Extract)
Crie um arquivo chamado pipeline.py  com o código:
# Importamos as bibliotecas necessárias:
# - requests: para acessar a API via HTTP
# - pandas: para organizar e manipular os dados

import requests
import pandas as pd

# URL da API que retorna as informações de um produto fictício

url = " https://dummyjson.com/products/1"

# Fazendo a requisição HTTP do tipo GET

response = requests.get(url)

# Verificando se a requisição foi bem-sucedida (status code 200)
# Se der erro (ex: internet fora, servidor em manutenção), o programa para aqui

response.raise_for_status()

# Convertendo a resposta em formato JSON para um dicionário Python

data = response.json()

# Mostrando os dados brutos (antes de qualquer transformação)

print("Dados brutos extraídos da API:")
print(data) Passo 2 – Transformar (Transform) Agora vamos organizar esses dados em formato de tabela (DataFrame) e arredondar os valores:
# Criamos um dicionário apenas com os campos que queremos destacar.
# Isso é o "T" do ETL: selecionar, limpar e organizar os dados.

produto = {
"id": data["id"], # ID do produto
"nome": data["title"], # Nome produto
"categoria": data["category"], # Categoria
"marca": data["brand"], # Marca
"preco": data["price"], # Preço
"estoque": data["stock"], # Estoque
"avaliacao_media": data["rating"], # Notareviews
"quantidade_minima": data["minimumOrderQuantity"], # min compra
"disponibilidade": data["availabilityStatus"], # disponibil.
}

# Criamos um DataFrame (tabela) a partir do dicionário
# Usamos uma lista com um único item porque cada linha do DataFrame precisa ser um dicionário

df_produto = pd.DataFrame([produto])

# Exibindo a tabela transformada no console

print("\nTabela transformada:")
print(df_produto) Passo 3 – Carregar (Load) Por fim, vamos salvar tudo em um arquivo CSV: # Exportamos o DataFrame para um arquivo CSV
# - index=False → evita salvar o índice (0,1,2) como coluna extra
# - encoding="utf-8" → garante que caracteres especiais (acentos) fiquem corretos

df_produto.to_csv("produto.csv", index=False, encoding="utf-8")

# Mensagem final confirmando que o pipeline foi concluído

print("\nArquivo 'produto.csv' salvo com sucesso!")
print("Abra no Excel ou LibreOffice para visualizar.") Executando o pipeline No terminal, acesse a pasta onde o arquivo python se encontra e rode o camando: python pipeline.py Você verá algo como: Agora abra o arquivo produto.csv  no Excel  ou LibreOffice  e veja a tabela completa com dezenas de moedas. Parabéns, você acabou de rodar seu primeiro pipeline de dados Por que Engenharia de Dados é tão relevante hoje? Explosão de dados:  nunca produzimos tanto quanto agora, olhe ao redor e veja o quanto de informação é gerado por segundo. Cloud computing:  tornou possível processar em escala global. Demanda do mercado:  empresas querem ser data-driven , o dado é o novo ouro! Carreira promissora:  engenheiros de dados estão entre os profissionais mais bem pagos da tecnologia. Leituras recomendadas The Rise of Data Engineering (Medium) ETL Concepts Explained – IBM SQLite Docs Análise de dados usando Pandas: O Guia completo para iniciantes  Conclusão Engenharia de Dados não é apenas sobre código. É sobre criar estruturas que tornam os dados realmente úteis . Hoje você: Entendeu o papel da Engenharia de Dados. Conheceu os personagens do ecossistema. Criou seu primeiro mini-ETL em Python . Isso foi só o começo 🚀 O que vem a seguir? 👉 No próximo capítulo: Python e SQL – a dupla que sustenta a Engenharia de Dados moderna .Você vai aprender a integrar as duas linguagens e rodar consultas reais em um mini Data Warehouse local. Gostou desse capítulo? 👉 Assine a newsletter Coffee & Tips  e receba os próximos capítulos direto no seu e-mail. 👉 Pré-venda exclusiva Em breve também vamos lançar um E-Book avançado , com tutoriais em Spark, Airflow, Redshift, tudo para você se tornar um Engenheiro de Dados! Cadastre-se agora na lista de pré-venda  e garanta: Acesso antecipado antes do lançamento oficial 🚀 Benefícios exclusivos para inscritos 💡 Conteúdo extra que não estará disponível gratuitamente Fique ligado!

Habilitando performance através do Liquid Clustering no Delta Lake Quem já trabalha com grandes volumes de dados sabe: com o tempo, as tabelas começam a perder desempenho. Consultas que antes eram rápidas passam a demorar mais, o custo de manutenção aumenta e o simples ato de encontrar informações no meio de terabytes de arquivos se torna trabalhoso. O Liquid Clustering surgiu para resolver parte desse problema. Ele reorganiza os dados internamente de forma eficiente, sem exigir reescritas completas e sem depender de um particionamento físico rígido. Um breve lembrete sobre o Delta Lake O Delta Lake é uma camada que roda sobre sistemas como Apache Spark e que transforma um data lake comum em algo mais próximo de um data warehouse. Ele garante transações ACID, versionamento de dados, evolução de esquema e otimizações de performance. É bastante usado em arquiteturas do tipo lakehouse, combinando a flexibilidade de um data lake com recursos típicos de bancos analíticos. Quer aprender mais sobre Delta Lake? acesse os links abaixo: Primeiros passos com Delta Lake Entendendo Delta Lake - Time Travel em 2 minutos O que é o Liquid Clustering Como organizar os dados com  Liquid Clustering Tradicionalmente, quando queremos otimizar a leitura de dados, recorremos a duas técnicas: particionamento e Z-Ordering . O particionamento cria diretórios separados para valores de uma coluna, o que funciona bem quando essa coluna tem poucos valores distintos, mas complica bastante quando ela tem alta cardinalidade. O Z-Ordering, por sua vez, organiza fisicamente os dados em múltiplas dimensões, mas exige reescrever toda a tabela para aplicar alterações o que é caro e lento. O Liquid Clustering substitui essas abordagens. Ele agrupa os dados usando uma curva de Hilbert, que preserva a proximidade entre registros relacionados, e faz isso de forma incremental. Em vez de reescrever todos os arquivos, ele reorganiza apenas o que realmente precisa, o que reduz custos e evita janelas longas de indisponibilidade. Além disso, é possível mudar as colunas usadas para clustering a qualquer momento, sem ter que refazer todo o layout existente. Principais vantagens O Liquid Clustering não está disponível em qualquer lugar. Hoje, ele só funciona em:
Databricks Runtime 15.2 ou superior (15.4 LTS para clustering automático); Amazon EMR com Delta Lake 3.1 ou superior, configurado manualmente.
Se você usa Spark standalone, Glue, DataProc ou outra plataforma sem essas integrações, não conseguirá habilitar essa funcionalidade.O motivo é que ela depende de recursos internos do motor Delta e do suporte nativo no runtime, algo que ainda não foi disponibilizado de forma ampla no código open-source.
Como ativar
No Databricks, criando uma tabela já com clustering definido: CREATE TABLE vendas (
id STRING,
cliente_id STRING,
produto_id STRING,
valor DOUBLE,
data_compra DATE
)
USING DELTA
CLUSTER BY (cliente_id, data_compra); Ativando clustering automático: CREATE TABLE vendas (
id STRING,
cliente_id STRING,
produto_id STRING,
valor DOUBLE,
data_compra DATE
)
USING DELTA
CLUSTER BY AUTO; Nesse caso, o próprio Databricks decide quais colunas usar, com base no padrão de consultas realizadas. Gravando dados com PySpark: df.write.format("delta") \
.option("delta.feature.liquidClustering", "enabled") \
.option("delta.clustering.columns", "cliente_id,data_compra") \
.save("/tabelas/vendas") Quando faz sentido usar Essa abordagem vale a pena quando:
A tabela tem milhões ou bilhões de registros; Consultas filtram ou agregam com frequência por determinadas colunas; O custo e o tempo de manutenção do Z-Ordering são altos; Há ingestão contínua de dados e necessidade de manter consultas rápidas. Resumo O Liquid Clustering é uma evolução na forma como organizamos dados no Delta Lake. Ele entrega desempenho, flexibilidade e menor custo de manutenção, mas depende de um ambiente moderno e compatível para funcionar. Se você já trabalha com Databricks ou EMR atualizados, vale a pena considerar essa funcionalidade. Caso contrário, é algo para colocar no radar e planejar para quando a sua infraestrutura permitir. Referências Blog oficial – delta.io Databricks Docs Denny Lee – Deep dive no clustering YouTube – Databricks explicando o conceito Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

Introdução
Armazenar grandes volumes de dados em data lakes sempre foi uma solução eficiente e econômica. Mas à medida que os dados se tornam mais estratégicos, cresce também a necessidade de governança, versionamento, consistência e flexibilidade. Foi exatamente a partir dessas necessidades que surgiram os Open Table Formats .

Eles representam um avanço importante na forma como lidamos com dados armazenados em arquivos, permitindo operar com esses dados como se estivéssemos trabalhando com um banco de dados transacional, mas sem perder a escalabilidade e o custo-benefício dos data lakes.
Neste artigo, vamos explorar o que são os Open Table Formats, por que eles são importantes, os principais formatos disponíveis no mercado e como cada um pode ser usado em diferentes cenários. O problema do data lake tradicional
Quem já precisou lidar com arquivos Parquet ou ORC no S3, por exemplo, sabe como algumas operações simples podem se tornar um grande desafio. Atualizar ou excluir registros, mudar o esquema de uma tabela ou auditar dados históricos são tarefas que exigem reprocessamentos complexos, scripts manuais e uma série de cuidados para evitar inconsistências.
Esse modelo funciona bem enquanto os dados são apenas lidos. Mas, quando precisamos manipulá-los com mais controle, tudo muda. É justamente nessa lacuna que os Open Table Formats se destacam. O que são Open Table Formats? Open Table Formats
Open Table Formats (OTFs) são especificações abertas criadas para organizar e gerenciar dados tabulares armazenados em formatos como Parquet, ORC ou Avro dentro de data lakes. Eles funcionam como uma camada de metadados e controle que transforma arquivos brutos em tabelas gerenciadas com estrutura, histórico e regras de consistência, oferecendo uma experiência similar à de um banco de dados relacional, porém mantendo a flexibilidade e o baixo custo dos data lakes. Na prática, os OTFs permitem que você trate seus dados como tabelas transacionais , onde é possível: Executar inserções, atualizações, deleções e merges  de forma confiável; Realizar consultas temporais  (por exemplo, acessar os dados como estavam ontem, o famoso Time Travel); Evoluir o esquema da tabela  com segurança, sem quebrar pipelines existentes; Garantir transações ACID  em ambientes distribuídos; Ter interoperabilidade  entre diferentes motores de leitura e escrita, como Spark, Trino, Flink, Hive, Presto, Dremio, entre outros. Por que eles surgiram?
Originalmente, os data lakes foram pensados para armazenar grandes volumes de dados de forma bruta, priorizando escalabilidade e economia. No entanto, com o tempo, começaram a surgir novas demandas:
A necessidade de governança  e rastreabilidade sobre os dados; Aumento da complexidade dos pipelines e das integrações; A exigência de consistência transacional , principalmente em ambientes corporativos; A busca por versionamento  e auditoria de alterações nos dados.
Os OTFs surgiram para preencher essa lacuna entre a flexibilidade do data lake e a estrutura dos data warehouses. Como funcionam tecnicamente?
Cada Open Table Format possui sua própria implementação, mas todos seguem uma lógica semelhante:
Arquivos de dados  são armazenados no data lake em formatos colunares (Parquet, ORC ou Avro). Uma camada de metadados  armazena informações como esquema da tabela, histórico de transações, snapshots e partições. Um log de transações  registra todas as mudanças feitas na tabela — similar ao WAL (write-ahead log) de bancos de dados. É possível utilizar catálogos de metadados , como Hive Metastore, AWS Glue ou um catálogo próprio (ex: REST em Iceberg), para registrar e consultar essas tabelas. Exemplo prático
Sem um Open Table Format, você pode até armazenar milhões de linhas em arquivos Parquet no S3, mas:
Você não saberá quais arquivos foram modificados por uma operação. Não há como aplicar DELETE FROM tabela WHERE id = 123 . Não é possível voltar para a versão anterior da tabela sem restaurar manualmente.
Benefícios diretos
Performance : por armazenar informações como estatísticas e partições nos metadados, as engines conseguem pular arquivos desnecessários na hora de ler os dados (query skipping). Governança : é possível rastrear quem alterou os dados, quando e como. Escalabilidade : como os arquivos continuam armazenados de forma distribuída, os formatos mantêm a escalabilidade horizontal dos data lakes. Independência de fornecedor : como são formatos abertos, você pode ler e escrever neles usando diferentes ferramentas, sem ficar preso a uma plataforma específica. Os principais formatos do mercado Apache Iceberg
Criado pela Netflix, o Iceberg é mantido pela Apache Foundation e se tornou uma das soluções mais robustas para ambientes analíticos. Ele foi projetado para lidar com grandes volumes de dados e múltiplos motores de processamento.
Entre seus recursos, estão:
Evolução completa de esquema (inclusive reordenação e renomeação de colunas); Versionamento com snapshots; Particionamento oculto (sem expor a lógica de partições ao usuário); Compatibilidade com Hive Metastore, Glue e Catálogos REST. Exemplo de uso: Como consultar uma versão antiga de uma tabela. SELECT * FROM iceberg.transacoes.snapshot_id = 1054; Iceberg é uma excelente escolha para quem precisa de controle de versões, múltiplos consumidores de dados e uma estrutura escalável. Delta Lake
Desenvolvido pela Databricks, o Delta Lake se integra perfeitamente com o Spark e é amplamente adotado em ambientes que utilizam o ecossistema da empresa. Sua principal vantagem é a simplicidade de uso para quem já trabalha com Spark.
Destaques:
Delta Log com histórico de transações; Suporte a UPDATE, DELETE, MERGE com sintaxe SQL; Time travel com VERSION AS OF e TIMESTAMP AS OF; Comandos para otimização de arquivos (OPTIMIZE, ZORDER). Exemplo de uso: Como consultar uma versão antiga de uma tabela. SELECT * FROM vendas TIMESTAMP AS OF '2024-10-15'; Delta Lake é ideal para pipelines batch e interativos com Spark, além de oferecer bons recursos de governança em ambientes Databricks. Apache Hudi
Criado pelo Uber, o Apache Hudi foi pensado desde o início para ingestão contínua de dados. Seu foco está em cenários onde as tabelas mudam frequentemente e o tempo de atualização precisa ser baixo.
Recursos notáveis:
Dois modos de escrita: Copy-on-Write (COW) e Merge-on-Read (MOR); Suporte a ingestão em tempo real e Change Data Capture (CDC); Compatibilidade com Spark, Flink, Hive e Presto; Ferramentas para integração com Kafka, bancos relacionais e mais. Exemplo de uso: df.write.format("hudi") \
.option("hoodie.datasource.write.operation", "upsert") \
.mode("append") \
.save("s3://data-lake/transacoes") Para casos de uso onde os dados mudam constantemente como logs, eventos ou sincronização incremental, o Hudi se encaixa perfeitamente. Quando adotar um Open Table Format? Você deve considerar adotar um OTF quando: Precisa manipular dados (atualizações, exclusões, merges) com segurança; Deseja versionar o histórico de uma tabela e ter acesso ao que mudou; Tem pipelines com múltiplos consumidores (Spark, Trino, Flink) e quer garantir consistência; Está migrando para uma arquitetura de data lakehouse e precisa unir governança com escalabilidade; Comparativo direto Conclusão Open Table Formats representam um passo importante na maturidade dos data lakes. Eles trazem previsibilidade, controle e flexibilidade para um ambiente que antes era marcado pela fragilidade e pelo esforço manual.
Escolher entre Iceberg, Delta Lake ou Hudi vai depender do seu ecossistema, das necessidades de ingestão e da maturidade do seu time. Mas o mais importante é entender que essas tecnologias ajudam a transformar dados em ativos confiáveis e auditáveis, prontos para suportar decisões estratégicas com mais segurança. Referências Apache Iceberg Delta Lake Apache Hudi Comparativo técnico - Starburst Visão geral de OTFs - Onehouse Uso prático com Supabase Explicação geral - Teradata Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

Na engenharia de dados, é comum encontrar os conceitos de OLTP e OLAP. Embora ambos estejam relacionados ao uso de bancos de dados, eles têm propósitos, arquiteturas e aplicações distintas. Neste artigo, abordaremos suas diferenças com profundidade técnica, exemplos práticos e orientações sobre quando utilizar cada abordagem. Uma maneira fácil de diferenciar OLTP e OLAP Para facilitar o entendimento entre OLTP vs OLAP, imagine a rotina de um supermercado:
OLTP  é como o caixa do supermercado . A cada compra feita, o sistema registra imediatamente o produto, a quantidade, o preço, atualiza o estoque e emite a nota fiscal. Essas são transações rápidas, constantes e precisam de precisão imediata.
OLAP  é como o relatório mensal do gerente da loja . Ele analisa todas as vendas do mês, identifica quais produtos venderam mais, quais horários tiveram maior movimento e quais categorias tiveram queda. Isso exige processamento de grandes volumes de dados para gerar insights, não transações em tempo real.
Essa analogia ajuda a entender que OLTP lida com o registro detalhado de eventos individuais em tempo real , enquanto OLAP foca na análise agregada de grandes volumes de dados ao longo do tempo . O que é OLTP (Online Transaction Processing) OLTP é um modelo de banco de dados voltado para sistemas operacionais que processam transações em tempo real. É utilizado em aplicações que requerem inserções, atualizações e leituras frequentes, com foco em desempenho e integridade dos dados.
Características principais:
Baixa latência e alta disponibilidade Suporte a transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade) Modelagem de dados normalizada para evitar redundâncias Ideal para workloads com muitas pequenas operações simultâneas
Exemplos de bancos OLTP: MySQL PostgreSQL Oracle Database SQL Server Exemplo de aplicação OLTP: Um sistema de e-commerce utiliza PostgreSQL para registrar pedidos, atualizar estoques e gerenciar informações de clientes em tempo real. Exemplo de query OLTP (PostgreSQL): SELECT user_id, status FROM orders
WHERE user_id = 101 AND status = 'PAID'
LIMIT 10; Essa consulta é rápida, utiliza índices e acessa um número reduzido de linhas para exibir informações específicas de um cliente. Formatos de dados e armazenamento: Armazenamento orientado a linhas (row-based) Suporte a formatos como CSV, JSON, XML para integrações e exportações rápidas Otimizado para operações de leitura e escrita completas em registros individuais O que é OLAP (Online Analytical Processing) OLAP é um modelo orientado a análises complexas, agregações e consultas em grandes volumes de dados históricos . Ele é utilizado para geração de relatórios, painéis executivos e análises de negócio.
Características principais:
Alta performance em consultas de leitura Suporte a agregações complexas (soma, média, contagem, etc.) Armazenamento colunar para melhor compressão e performance Esquemas desnormalizados, como star schema ou Snowflake schema Exemplos de bancos OLAP: Amazon Redshift Google BigQuery Snowflake ClickHouse Apache Pinot
Exemplo de aplicação OLAP: Um time de Business Intelligence consolida os dados de transações em um warehouse Redshift para identificar os produtos mais vendidos por região ao longo do último trimestre. Exemplo de query OLAP (Redshift): SELECT product_category, SUM(amount) AS total_sales
FROM sales_data
WHERE sale_date BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-06-30'
GROUP BY product_category
ORDER BY total_sales DESC; A consulta executa uma agregação em cima de milhões de registros, retornando dados estratégicos para o negócio. Formatos de dados e armazenamento:
Armazenamento orientado a colunas (columnar) Formatos como Parquet, ORC e Avro para alta compactação e leitura seletiva Ideal para leitura seletiva de colunas em datasets extensos
Comparativo Técnico: OLTP vs OLAP OLTP vs OLAP Quando usar OLTP Sistemas que registram atividades em tempo real, como compras, cadastros, transferências bancárias ou ações do usuário em plataformas digitais Aplicações que exigem consistência imediata dos dados Necessidade de garantir concorrência com segurança transacional Quando usar OLAP
Projetos de análise de dados em larga escala Construção de painéis de visualização, relatórios e indicadores estratégicos Consultas que envolvem agrupamentos, séries temporais, tendências ou comparativos históricos Integração entre OLTP e OLAP Em arquiteturas modernas, OLTP e OLAP são utilizados de forma complementar. Os dados transacionais são extraídos periodicamente dos sistemas OLTP, transformados por pipelines de ETL/ELT, e carregados em estruturas OLAP para fins analíticos . Exemplo de fluxo:
Coleta de dados em MySQL (OLTP) Transformação com Apache Airflow ou AWS Glue Armazenamento em Redshift ou BigQuery (OLAP) Visualização com ferramentas como Power BI, Looker ou Metabase Vantagens e Desvantagens OLTP Vantagens: Alta performance em transações Suporte completo a operações ACID Baixa latência e resposta imediata
Desvantagens:
Fraco desempenho em consultas complexas ou analíticas Escalabilidade limitada em algumas arquiteturas tradicionais
OLAP
Vantagens:
Alta performance em grandes volumes de leitura Consultas otimizadas para análise de dados históricos Flexibilidade para construção de dashboards e relatórios
Desvantagens:
Custo elevado para grandes volumes de armazenamento e processamento Baixo desempenho em inserções e atualizações frequentes Conclusão A compreensão clara entre bancos OLTP e OLAP é fundamental para arquitetar sistemas robustos, eficientes e escaláveis. Enquanto o OLTP garante a integridade e a velocidade nas operações diárias, o OLAP permite que empresas tomem decisões baseadas em dados históricos, por meio de análises avançadas e dashboards executivos.
Saber quando e como usar cada abordagem, e como elas se complementam, é um diferencial estratégico para engenheiros de dados, arquitetos de soluções e times de tecnologia em geral. Referências Amazon Web Services. Amazon Redshift Documentation Google Cloud. BigQuery Overview Kimball, Ralph. The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling Databricks. Data Lakehouse Architecture Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

Como aplicar as melhores práticas recomendadas pelo Delta Lake e pela comunidade para garantir performance, confiabilidade e governança em seus dados. Pipelines escaláveis com Delta Lake Introdução Se você já se frustrou com dados inconsistentes, arquivos duplicados e pipelines lentas, você não está sozinho. Gerenciar grandes volumes de dados com segurança e eficiência continua sendo um desafio real em times de engenharia de dados. E é justamente aí que entra o Delta Lake: uma solução que combina o melhor do mundo dos data lakes com garantias de transações ACID e suporte nativo a operações de leitura e escrita simultâneas. Neste artigo, quero compartilhar boas práticas que aprendi na prática — e que também são recomendadas pela documentação oficial do Delta Lake e por profissionais da comunidade. São dicas que, quando aplicadas corretamente, ajudam a reduzir dores de cabeça e a criar pipelines mais previsíveis, performáticas e confiáveis. 1. Entendendo o que é o Delta Lake Delta Lake é uma camada de armazenamento transacional criada sobre arquivos Parquet. Mas o seu diferencial está em algo chamado Delta Log: um conjunto de arquivos JSON que registram todas as mudanças realizadas na tabela. Isso habilita funcionalidades incríveis como rollback, controle de versão e time travel. Além disso, o Delta suporta workloads em batch e streaming de forma nativa. Isso significa que você pode construir pipelines unificadas sem ter que manter duas infraestruturas diferentes para processamento em tempo real e histórico. Aprenda mais sobre Delta Lake aqui: Primeiros passos com Delta Lake Exemplo: Você pode consumir um diretório Delta via Spark Structured Streaming enquanto outro job escreve dados novos via Spark batch sem conflitos ou corrupção. 2. Estratégias para Particionamento e Arquivos Otimizados Escolher bem como seus dados são particionados e garantir que os arquivos resultantes sejam eficientes em tamanho são dois lados da mesma moeda. Juntos, esses fatores impactam diretamente o desempenho das consultas, o custo de armazenamento e a manutenção de suas tabelas Delta. Escolha inteligente da partição Particionar corretamente os dados é uma arte. Escolher a coluna errada pode gerar milhares de arquivos pequenos e ineficientes. Um bom particionamento melhora a performance de leitura e evita desperdício de recursos. Prefira colunas com baixa cardinalidade, como year, month ou region. Evite particionar por userId ou transactionId — isso pode criar milhares de arquivos pequenos. Tente manter pelo menos 1 GB por partição para balancear eficiência e manutenabilidade. Exemplo: Ao particionar uma tabela de vendas por month  em vez de order_id , você reduz drasticamente o número de arquivos e melhora o tempo de consulta para relatórios mensais. Os problemas com arquivos pequenos Quando usamos colunas com alta cardinalidade ou não particionamos corretamente, acabamos gerando milhares de arquivos pequenos. Esses arquivos representam um sério gargalo de performance e operação por alguns motivos principais: Overhead no gerenciamento de metadados : cada arquivo precisa ser rastreado pelo Delta Log, o que aumenta o tempo de leitura e o custo de manutenção. Baixa eficiência na leitura : para retornar uma consulta simples, o motor precisa abrir dezenas ou centenas de arquivos pequenos. Alto custo em sistemas de armazenamento distribuído : especialmente em serviços como S3, onde o número de chamadas de API importa. Jobs mais lentos : operações como OPTIMIZE , VACUUM  e MERGE  ficam mais pesadas e lentas em tabelas com fragmentação excessiva.
Exemplo: Um job diário que escreve dados por order_id pode criar milhares de arquivos de 1 MB, tornando impossível realizar leitura performática sem compactação posterior. Estratégias de compactação de arquivos Use OPTIMIZE no Databricks ou coalesce/repartition antes do write no Spark. Após compactar, use o comando VACUUM para limpar arquivos obsoletos e liberar espaço. Arquivos com cerca de 1 GB costumam traz o melhor desempenho Exemplo: Após rodar um job que gerou 500 arquivos de 5 MB, você pode usar df.repartition(10).write.format("delta")...  para reduzir o número de arquivos e melhorar a performance futura de leitura. É comum que jobs de Spark terminem gerando muitos arquivos pequenos. Isso acontece por conta do paralelismo e da escrita distribuída. Mas esses pequenos arquivos prejudicam bastante o desempenho. 3. Otimização com Z-Ordering Se você sempre filtra os dados pelas mesmas colunas, como userId , aplicar Z-Ordering pode melhorar muito o tempo de resposta das suas consultas. Exemplo: ZORDER BY userId  reorganiza os dados no disco com base na coluna mais filtrada. Combine com particionamento: por exemplo, PARTITION BY month + ZORDER BY userId. Exemplo: Um dashboard que traz compras feitas por um cliente específico carrega mais rápido quando a tabela foi reorganizada com ZORDER BY customer_id, pois o mecanismo de leitura localiza os dados com menos leitura de disco. 🎯 Não perca nenhuma dica valiosa como essa! Assine gratuitamente nossa newsletter e receba conteúdos técnicos, insights de mercado e boas práticas direto na sua caixa de entrada. 👉 É rápido, sem spam, e vai turbinar sua carreira em dados. Inscreva-se agora 4. Versionamento e Time Travel Essa é uma das funcionalidades mais poderosas e subestimadas do Delta. Com o Time Travel, você consegue consultar a tabela exatamente como ela estava em um momento passado. Isso facilita muito o debugging e auditoria de dados. SELECT * FROM vendas VERSION AS OF 42;
SELECT * FROM vendas TIMESTAMP AS OF '2023-12-01'; Exemplo: Um erro em uma transformação gerou valores errados em uma coluna de receita. Com Time Travel, você consegue acessar o estado da tabela antes da alteração e corrigir os dados. Aprenda mais aqui: Entendendo Delta Lake - Time Travel em 2 minutos 5. Evolução e validação de esquema Lidar com esquemas de dados é um desafio constante em ambientes de dados dinâmicos. À medida que novos requisitos surgem, novas colunas ou tipos de dados podem ser adicionados — e é justamente aqui que entra a importância do schema enforcement  e da schema evolution  no Delta Lake. Schema Enforcement (Validação de Esquema) O schema enforcement garante que os dados gravados em uma tabela estejam em conformidade com o esquema definido previamente. Isso impede que campos extras ou com tipos incorretos sejam gravados acidentalmente, o que poderia causar falhas silenciosas ou inconsistência nos dados. O que acontece se os dados não batem com o esquema?  O Delta Lake irá lançar um erro no momento da escrita, evitando a persistência de dados inválidos. Vantagem:  proteção contra corrupção de dados e bugs difíceis de rastrear Exemplo: Se a tabela clientes espera que idade seja um número inteiro, uma tentativa de inserir o valor "vinte e cinco" será bloqueada automaticamente. Exemplo prático em PySpark
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType

# Definindo o schema esperado

schema = StructType([
StructField("id", StringType(), True),
StructField("nome", StringType(), True),
StructField("idade", IntegerType(), True)
])

# Criando DataFrame com schema explícito

df = spark.read.schema(schema).json("/caminho/para/dados.json")

# Escrevendo com validação de esquema
(df.write
.format("delta")
.mode("append")
.save("/delta/clientes")) Se os dados JSON tiverem um campo idade com valor inválido, o Delta Lake impedirá a gravação, mantendo a integridade da tabela. Outra forma de reforçar a validação é configurar a opção spark.databricks.delta.schema.enforcement como true (default). Schema Evolution (Evolução de Esquema) A schema evolution permite que o esquema da tabela seja atualizado automaticamente durante uma escrita, desde que configurado para isso. Essa funcionalidade é útil quando novos campos precisam ser adicionados ao modelo de dados sem interromper o pipeline. Como ativar:  No Spark, use a opção .option("mergeSchema", "true")  durante a escrita. Quando usar:  ideal para pipelines em desenvolvimento ou para integrações onde o esquema pode mudar com frequência. Cuidado:  utilizar schema evolution sem controle pode levar à inclusão desnecessária de colunas ou a variações inesperadas de estrutura entre arquivos. Exemplo: Imagine que você começa salvando dados de pedidos com id, valor e data. Um dia, o time decide incluir a coluna canal_de_venda. Se mergeSchema estiver ativado, essa coluna será adicionada à tabela sem erro Dica prática Uma boa abordagem é combinar schema enforcement com evolution em ambientes controlados. Use evolution apenas para inclusão de colunas novas (evite mudanças de tipo) e monitore constantemente as alterações no esquema. Dados imprevisíveis são uma realidade. Às vezes uma nova coluna aparece do nada. Para isso: Schema enforcement  garante que só dados no formato correto sejam aceitos. Schema evolution  permite adicionar novas colunas de forma automática. Mas use com moderação para não causar surpresas. Adicione constraints (NOT NULL, CHECK) para evitar erros silenciosos. Exemplo: Ao ativar mergeSchema , novas colunas podem ser incluídas automaticamente em uma tabela sem falha de escrita. Porém, isso pode gerar problemas se não houver validação manual. 6. Operações DML eficientes Delta permite comandos MERGE, UPDATE, DELETE, o que é ótimo. Mas essas operações deixam rastros no chamado deletion vector , o que pode afetar performance ao longo do tempo. Evite deletar e atualizar registros em larga escala com frequência . Use filtros específicos no MERGE para reduzir o número de arquivos afetados. Limpe periodicamente com OP T IMIZE ou REORG TABLE. Exemplo: Um job diário que faz MERGE de 100 mil linhas pode começar a apresentar lentidão depois de alguns dias. Agendar um OPTIMIZE semanal resolve o problema . 7. Ativando recursos avançados O Delta Lake está sempre evoluindo. Novos recursos como liquid clustering , optimized writes  e deletion vector compaction  ajudam a manter sua base eficiente mesmo com grande volume de dados. Atualize sua engine com frequência. Ative os recursos via configurações ( SET spark.databricks.delta.features.... ). Acompanhe o roadmap oficial do Delta Lake. Exemplo: Com o optimized Writes , você reduz o número de arquivos gerados sem precisar de ajustes manuais no código. Conclusão O Delta Lake é muito mais do que uma solução técnica: é uma forma de pensar dados de maneira confiável e sustentável. Quando aplicamos boas práticas como controle de esquema, compactação de arquivos e uso estratégico de particionamento, criamos um ambiente onde os dados fluem com mais facilidade e menos dor de cabeça. Se você está começando com Delta, comece pequeno. Identifique quais dessas práticas fazem mais sentido para sua realidade hoje e implemente aos poucos. Acredite, seu futuro "eu" — ou seu time de dados — vai agradecer. Referências Documentação oficial do Delta Lake https://docs.delta.io/latest/index.html
Databricks: Delta Lake Best Practices https://docs.databricks.com/delta/best-practices.html
Delta Lake Time Travel https://docs.delta.io/latest/delta-utility.html#time-travel
Delta Lake Schema Enforcement & Evolution https://docs.databricks.com/en/delta/schema.html
Z-Ordering for Delta Lake Tables https://docs.databricks.com/en/delta/optimize.html#z-ordering-multi-dimensional-clustering
Optimize & Vacuum Operations in Delta Lake https://docs.databricks.com/en/delta/optimize.html#remove-files-no-longer-referenced-by-a-delta-table-vacuum
Deletion Vectors in Delta Lake https://docs.databricks.com/en/delta/deletion-vectors.html
Delta Lake Batch Features and Capabilities https://docs.delta.io/latest/delta-batch.html Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

6 dicas práticas e aprofundadas para impressionar recrutadores no Google, Meta, Microsoft durante entrevistas técnicas Como se portar em uma entrevista para Big Techs Você já imaginou estar em uma entrevista para sua vaga dos sonhos e... travar logo no primeiro desafio técnico? Entrevistas em big techs como Google, Meta e Microsoft são exigentes — mas não impossíveis. O segredo está em se preparar com inteligência, treino e um toque de autenticidade. Neste post, vou compartilhar 6 dicas validadas por engenheiros que já passaram por esses processos  e por recrutadores dessas empresas. Não é sobre decorar respostas, mas sim mostrar o seu melhor lado técnico e humano. Vamos juntos? 1. Vá além das ferramentas da moda: entenda os fundamentos Muita gente chega nas entrevistas querendo impressionar com nomes bonitos como Spark, dbt, Kafka, TypeScript... mas esquece o básico. E é exatamente o básico bem feito  que diferencia os candidatos. O que as empresas esperam: Domínio de estruturas de dados, algoritmos, lógica de programação e conhecimento de sistemas. Exemplo prático: Imagine que pedem para implementar um algoritmo que detecta ciclos em um grafo. Não importa se você domina 10 frameworks, se não sabe como funciona DFS (Depth First Search), dificilmente vai conseguir resolver. Dica prática:  Estude listas encadeadas, árvores, filas, buscas binárias, complexidade de algoritmos e recursão. Treine no LeetCode. 2. Fale o que você está pensando. Literalmente. Ficar em silêncio na hora do código é como fazer uma prova sem mostrar os cálculos. Entrevistadores querem entender como você pensa , e não só se você chega ao resultado. Como fazer: Explique seu raciocínio passo a passo. Não precisa parecer um professor, apenas compartilhe o que passa na sua cabeça. Exemplo prático: "Acho que posso usar um dicionário para mapear os valores e depois percorrer a lista buscando os pares complementares. Se não funcionar, tento com dois ponteiros." Dica bônus:  Pode até falar "não tenho certeza", mas mostre que você pensa antes de agir. Isso transmite maturidade e clareza. 3. Simule a entrevista antes de ir pro jogo real Você não treina no dia do campeonato, certo? Então, simule entrevistas antes da real. Como treinar: Use sites como Pramp, interviewing.io ou combine com amigos. O treino com tempo cronometrado e sob pressão muda tudo! Exemplo prático: Resolva um problema por dia no LeetCode. Uma vez por semana, agende uma mock interview com alguém mais experiente. Você vai notar sua evolução muito rápido. Dica de ouro:  Grave suas sessões de treino para se autoavaliar depois. 4. Mostre que você é técnico, mas também é gente As empresas querem contratar pessoas, não máquinas de codar. Demonstrar empatia, colaboração e fit com a cultura pode ser o seu diferencial. Como fazer isso: Conte histórias reais. Como resolveu um conflito? Como ajudou um colega? Como lidou com uma falha? Exemplo prático: "Durante um bug crítico em produção, fui a ponte entre o time de engenharia e o de produto. Documentei o incidente, organizei a comunicação e isso acelerou a solução." Dica humana:  No final da entrevista, pergunte sobre a cultura do time, os desafios atuais ou como é o dia a dia ali. Interesse genuíno vale ouro. 5. Prepare-se para perguntas de design de sistemas e arquitetura de dados Para vagas mais técnicas, especialmente em engenharia de dados ou backend é comum aparecerem perguntas que envolvem arquitetura, escalabilidade e fluxo de dados . O que estudar: Design de sistemas escaláveis Pipelines de dados (batch e streaming) Padrões ETL Modelagem de dados (star-schema, snowflake, SCDs) Exemplo prático: "Como você criaria um pipeline para processar eventos de cliques de milhões de usuários em tempo real e entregar relatórios em 5 minutos?" Você pode responder usando algo como Kafka + Spark + S3 + Athena/Redshift. Dica extra:  Use o site systemdesignprimer  para estudar casos reais. 6. Lembre-se: você também está entrevistando a empresa Essa é uma dica que muita gente esquece. A entrevista não é um interrogatório, é uma conversa. Demonstre curiosidade, maturidade e propósito. O que perguntar: "Como o time mede sucesso nos primeiros 3 meses?" "Quais são os desafios técnicos que vocês enfrentam hoje?" "Como vocês equilibram qualidade de vida com entregas?" Por que isso importa: Porque as empresas querem pessoas engajadas, que saibam o que querem e não estão aceitando qualquer proposta. Isso mostra que você tem consciência profissional. Dica final:  O entrevistador pode ser seu colega de trabalho no futuro. Trate como uma troca de valor, não como uma competição. Conclusão Entrevistas técnicas podem assustar, mas com preparação estratégica e autenticidade, você transforma um momento tenso em uma chance de brilhar. Se você gostou dessas dicas, compartilhe com aquele(a) amigo(a) que está prestes a encarar uma entrevista. Boa sorte e lembre-se: grandes empresas não querem perfeição, querem propósito + preparo. Acesse https://www.coffeeandtips.com/ e aproveite diversos materiais que possa te ajudar em uma entrevista técnica! Fontes Utilizadas: Business Insider Ex-Googler explica os maiores erros de candidatos Utilizada para destacar a importância dos fundamentos técnicos acima das ferramentas da moda. Lambros Petrou (Blog) Big Tech Software Engineering Interview Guide Usada para embasar a dica sobre comunicação de raciocínio durante entrevistas técnicas. Dev.to The Ultimate Guide to Land a Software Engineering Job at Big Tech Fonte sobre a importância da prática com mock interviews e simulados. Business Insider Engenheiro da Microsoft revela estratégias que usou após ser rejeitado por Meta e Amazon Usada para reforçar o valor de demonstrar fit cultural e autenticidade durante a entrevista. Medium (por @nishasreedharan) Data Engineer Interview Preparation – Complete Guide Base para tópicos sobre design de sistemas, pipelines e modelagem de dados. Business Insider Conselhos de engenheiro do Google para jovens candidatos Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

Faça SQLs Like a Pro usando estes 5 SQL patterns fundamentais para o seu dia a dia SQL patterns Com a explosão de dados e o aumento da complexidade dos pipelines modernos, dominar SQL vai além do básico. Se você quer entregar valor, garantir qualidade e escalar soluções, precisa conhecer alguns padrões que se tornaram indispensáveis. Veja abaixo o 5 SQL Patterns que podem te ajudar no seu dia a dia! Neste post, selecionei 5 dos padrões mais importantes que todo engenheiro e analista de dados deveria dominar com exemplos, casos de uso e simulações visuais para facilitar a compreensão. 1. Deduplicação: Mantenha o Dado Mais Atualizado Ao trabalhar com integrações de múltiplas fontes, é comum receber múltiplos registros para a mesma entidade. O desafio? Manter apenas o mais recente . Dados Exemplo de Query: SELECT *
FROM (
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY email ORDER BY updated_at DESC
) AS rn
FROM users
) t
WHERE rn = 1; Essa técnica com ROW_NUMBER  ajuda a filtrar o dado mais atual por grupo. Resultado 2. Total Acumulado: Some Com o Tempo Para análises temporais, como acompanhar o crescimento de vendas ou engajamento, é essencial calcular totais acumulados. Dados Exemplo de Query: SELECT
sale_date,
SUM(amount) OVER (ORDER BY sale_date) AS running_total
FROM sales; Resultado
A linha mostra como os valores se acumulam dia após dia 3. Anti Join: Encontrar o que Está Faltando Imagine que você quer encontrar usuários que nunca fizeram uma compra. A solução? Usar um anti join , que compara listas e retorna o que está ausente. Dados Tabela Orders Tabela Customer Exemplo de Query: SELECT c.*
FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id
); Alternativa com LEFT JOIN ... IS NULL também é válida, mas menos performática em alguns engines. Resultado Casos de uso: Auditoria (ex: cadastros sem ações) Geração de alertas por inatividade Funil de conversão Quer aprender mais sobre SQL? Baixe nosso E-Book grátis clicando aqui ! 5. Lag e Lead: Olhando para Ontem (ou Amanhã) Nem todo insight está no presente. Às vezes, entender o que aconteceu ontem  (ou prever o que pode vir amanhã) é o que gera valor. E é aí que entram as funções analíticas LAG() e LEAD() — perfeitas para comparações entre linhas em uma mesma partição ou série temporal. O que são? LAG(col) retorna o valor anterior  de uma coluna. LEAD(col) retorna o valor seguinte  de uma coluna. Essas funções fazem parte do grupo de funções de janela (window functions)  e não precisam de GROUP BY, o que as torna excelentes para análises linha a linha . Para aprender mais sobre, recomendo acessar o post Desvendando a Função SQL LAG ! Dados Exemplo de Query: SELECT
date,
user_count,
LAG(user_count) OVER (ORDER BY date) AS prev_day,
user_count - LAG(user_count) OVER (ORDER BY date) AS delta
FROM daily_users; Resultado Perfeito para monitorar flutuações, identificar tendências e gerar alertas automáticos. Conclusão: SQL vai muito além de SELECT Se tem uma coisa que 2025 está nos mostrando, é que saber SQL não é mais diferencial, é ponto de partida. Mas dominar os padrões certos? Aí sim, faz toda a diferença. Esses padrões que vimos aqui não são truques bonitinhos. Eles ajudam você a: Evitar duplicidades e manter seus dados limpos; Entender como os dados mudam com o tempo (e contar boas histórias com isso); Garantir que ninguém vai apagar o passado que você vai precisar amanhã; Entregar análises mais rápidas, completas e confiáveis. No fim das contas, escrever SQL não é só “fazer query” — é pensar com clareza, antecipar problemas e construir soluções inteligentes. Então, pratique, simule, experimente.Esses padrões são seus aliados no dia a dia.E se alguém disser que SQL está ultrapassado… mostre o poder de uma boa janela, um anti join bem colocado, ou um LAG() que conta uma história. SQL ainda salva — projetos, decisões e até sua sexta-feira. Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana

10 Ferramentas Open-Source de Engenharia de Dados moderna essenciais em 2025 10 Ferramentas Open-Source de Engenharia de Dados moderna A Engenharia de Dados moderna está cada vez mais exigente, e dominar o ecossistema de ferramentas certo é essencial para lidar com ingestão massiva, governança, qualidade, orquestração e análise em tempo real. A seguir, você verá um panorama detalhado de 10 ferramentas Open-Source cruciais para ambientes modernos de dados. dbt (Data Build Tool)
O dbt permite realizar transformações de dados em SQL com controle de versão, testes embutidos e documentação automática. Ele trata transformações como código (Data as Code), promovendo reusabilidade, rastreabilidade e governança. Casos de uso: Modelagem de dados para camadas bronze, silver e gold em data warehouses Detecção precoce de problemas de schema Documentação automatizada para data marts 📚 Documentação oficial do dbt Aprenda mais: 👉 E-Book Gratuito sobre dbt 👉 Primeiros passos com DBT - Data Build Tool Apache Kafka Kafka é uma plataforma distribuída de mensagens orientada a eventos, projetada para alta escalabilidade, tolerância a falhas e desempenho. Ele atua como um “backbone” para comunicação assíncrona e processamento em tempo real. Casos de uso: Pipelines de streaming com ingestão de dados contínua Integração de microsserviços via eventos Log de eventos para auditoria e replay 📚 Apache Kafka Overview Aprenda mais: 👉 Guia rápido sobre Apache Kafka: O poder da arquitetura Event-Driven Apache Airflow O Apache Airflow  é uma plataforma open source voltada para a orquestração de workflows de dados . Criado inicialmente pelo Airbnb, ele permite que pipelines sejam definidos como código (Python), o que proporciona maior flexibilidade, versionamento e integração com práticas modernas de engenharia de software. No Airflow, cada pipeline é representado como um DAG (Directed Acyclic Graph)  — um grafo que define a ordem de execução das tarefas. Ele permite agendamento, monitoramento e execução de tarefas complexas de ETL/ELT, ML e automações de infraestrutura. Casos de uso: Orquestração de ETLs e ELTs:  pipelines complexos para extração, transformação e carga de dados em data warehouses. Automação de rotinas de machine learning:  pré-processamento de dados, treinos agendados, deploy de modelos e monitoramento. Processos baseados em dependência de dados:  execução de tarefas condicionadas à conclusão de outras. Monitoramento de pipelines críticos:  com notificações automáticas em caso de falhas ou atrasos. Atualização de materialized views e relatórios:  execução diária de queries analíticas em pipelines controlados. Orquestração em arquiteturas de Data Lakehouse:  controle do fluxo entre ingestion, bronze, silver e gold layers. 📚 Apache Airflow Aprenda mais: 👉 Airflow para Iniciantes: Entenda Apache Airflow da maneira mais simples 👉 Acessando APIs e extraindo dados com Airflow 👉 Airflow Sensor: Monitorando Condições em Workflows de Dados Trino Trino  é um motor de consulta distribuído  e open source, projetado para realizar consultas SQL federadas  em diversas fontes de dados, como S3, Hive, PostgreSQL, Cassandra, Delta Lake, Kafka, MongoDB, ElasticSearch e muitas outras tudo ao mesmo tempo e sem movimentar os dados. Ele foi originalmente desenvolvido pela equipe do Facebook como Presto, mas evoluiu para Trino após a separação da comunidade entre PrestoDB (mantido pela Linux Foundation) e Trino (mantido pelos criadores originais). Casos de uso: Data Lakehouse : consultas rápidas sobre arquivos Parquet, ORC ou Avro diretamente no S3, com suporte a Iceberg, Delta e Hive. Análise federada : unir dados de diferentes sistemas sem a necessidade de pipelines complexos. Exploração ad hoc por analistas e engenheiros : explorar múltiplos ambientes com SQL padronizado. Monetização de dados via APIs SQL-as-a-Service : expor dados de diversas fontes como uma interface unificada. 📚 Trino Aprenda mais: 👉 Entendendo o Presto OpenLineage OpenLineage  é um protocolo open source  e uma especificação de metadados  para capturar e padronizar informações de linhagem de dados  (data lineage) em pipelines de dados. Diferente de soluções proprietárias, ele propõe um padrão agnóstico de ferramenta  para que qualquer sistema (orquestrador, engine, banco de dados ou ferramenta de transformação) possa reportar eventos de execução e metadados sobre datasets, tarefas e jobs. Casos de uso: Auditoria e conformidade:  rastrear exatamente onde e quando um dado foi processado para fins regulatórios (ex: LGPD, GDPR). Impact analysis:  entender quais dashboards ou modelos serão afetados por uma alteração de schema ou pipeline. Root cause analysis:  investigar a origem de dados corrompidos ou métricas quebradas nos relatórios. Data observability:  visualizar graficamente dependências entre datasets e processos. Governança colaborativa:  equipes diferentes podem operar 📚 OpenLineage Apache Pinot Apache Pinot  é um sistema de OLAP distribuído  (Online Analytical Processing) projetado para fornecer consultas analíticas extremamente rápidas  — frequentemente abaixo de milissegundos — mesmo em altos volumes de dados . Desenvolvido inicialmente no LinkedIn para alimentar o painel “Who Viewed My Profile?”, o Pinot é ideal para aplicações que requerem métricas em tempo real , como dashboards interativos, painéis de monitoramento, sistemas de alertas e aplicações orientadas por eventos. Diferente de ferramentas como Hive ou Presto/Trino, que priorizam profundidade analítica sobre grandes volumes (e demoram segundos ou minutos), o Pinot prioriza latência mínima com atualizações frequentes . Casos de uso: Dashboards de produto em tempo real: Empresas como Uber, LinkedIn e Stripe usam Pinot para alimentar dashboards internos que mostram métricas de uso em tempo real (ex: cliques, pedidos, sessões). Monitoramento de eventos e alertas: Pinot pode ser integrado a sistemas de alerta com latência mínima, ideal para detectar picos, anomalias ou falhas operacionais. Experiência do usuário em tempo real: Sistemas que personalizam a interface do usuário com base no comportamento atual, como "tendências ao vivo" ou "recomendações em tempo real". Métricas para SaaS ou produtos de dados: Pinot pode servir como backend para aplicações que fornecem analytics como serviço, entregando performance consistente. Telemetria e IoT: Ideal para ambientes com ingestão contínua de sensores, logs de navegação, eventos de jogos e interações digitais. 📚 Apache Pinot Metabase Metabase  é uma ferramenta open source de Business Intelligence (BI)  que permite a criação de relatórios, dashboards e consultas exploratórias de forma intuitiva , rápida  e sem necessidade de saber SQL . Ela foi projetada com foco em usuários de negócios  — como times de marketing, vendas, produto e financeiro que precisam acessar e interpretar dados sem depender do time técnico. Ao mesmo tempo, também é poderosa o suficiente para analistas e engenheiros de dados , que podem escrever SQL livremente e criar dashboards avançados. Casos de uso: Self-service analytics para times de negócio: 1. Permite que analistas de marketing vejam conversões, leads e campanhas sem depender de SQL. 2. Equipes de produto visualizam métricas como churn, engajamento ou comportamento de usuários. Automatização de relatórios operacionais Relatórios semanais de vendas por região, KPIs financeiros ou status de entregas podem ser programados e enviados por e-mail. Construção de portais internos de BI Empresas integram Metabase como camada de visualização sobre seus data lakes e data warehouses. 📚 Metabase
8. Apache Iceberg Apache Iceberg  é um formato de tabela para data lakes , criado para resolver as limitações de formatos tradicionais como Hive, Parquet e ORC no contexto de armazenamento em nuvem. Desenvolvido inicialmente pela Netflix e hoje mantido pela Apache Foundation, o Iceberg permite realizar consultas SQL de forma escalável, segura e confiável  diretamente sobre dados armazenados em objetos como S3, GCS ou HDFS e sem precisar mover os dados para um data warehouse.
É a base de data lakehouses  modernos por combinar: A flexibilidade e o custo baixo  do data lake Com a performance e governança  de um data warehouse Casos de uso: Data Lakehouse escalável com controle de versões: Permite que múltiplas equipes consumam, versionem e revertam dados sem afetar outras partes do sistema. Pipelines com leitura incremental e CDC : Iceberg fornece APIs para identificar apenas os arquivos modificados entre dois snapshots — essencial para replicações e cargas parciais. Processamento batch e stream unificados: Compatível com Apache Flink e Spark Structured Streaming, Iceberg permite pipelines híbridos com a mesma tabela. Esquema evolutivo sem reprocessamentos massivos: Mudanças de esquema (como renomear colunas ou mudar tipos) não invalidam os dados históricos, reduzindo retrabalho e downtime. Integração com múltiplos query engines: Trino, Presto, Snowflake, Dremio, Flink, Spark — todos podem ler dados Iceberg simultaneamente com consistência. 📚 Apache Iceberg Delta Lake Delta Lake  é um formato de tabela open source  desenvolvido pela Databricks que estende o formato Parquet  com funcionalidades típicas de bancos de dados transacionais — como ACID , time travel , controle de esquema , merge (upsert)  e rollbacks . Ele é projetado para rodar sobre sistemas de arquivos como S3 , ADLS , HDFS  e GCS , transformando um data lake em um data lakehouse confiável e performático . Casos de uso: Pipelines de ETL com reprocessamento seguro: Evite corromper dados ao reescrever partições. Com transações, reprocessar se torna mais previsível e confiável. Ingestão com esquemas dinâmicos e mutáveis: Permite adicionar colunas ao schema sem sobrescrever dados antigos, com controle de versionamento. Leitura incremental em pipelines (CDC): Suporte nativo a leitura incremental entre versões facilita a construção de pipelines com baixo custo. Modelagem de camadas Bronze, Silver e Gold: Permite controle total sobre cada etapa, com dados limpos, enriquecidos e servidos de forma confiável. Data Lake como fonte de verdade para BI e ML: Com time travel e controle de schema, Delta Lake se torna uma alternativa real a DWs tradicionais. 📚 Delta Lake Aprenda mais: 👉 Primeiros passos com Delta Lake 👉 Aplicando Change Data Feed para auditoria em tabelas Delta 👉 Entendendo Delta Lake - Time Travel em 2 minutos 👉 Convertendo tabela Parquet para Delta Table Apache Flink Apache Flink  é um framework open source  para o processamento distribuído de fluxos de dados (stream processing)  e também para lotes (batch) , embora seu ponto forte seja o event-time streaming  com latência muito baixa e escalabilidade massiva. Desenvolvido com foco em aplicações de alto throughput e missão crítica , Flink é usado para análises em tempo real, detecção de fraudes, monitoramento de sistemas, personalização em tempo real e outros casos que exigem resposta quase instantânea. Casos de uso: Detecção de fraudes em tempo real: Analisar padrões de transações e comportamento anômalo com janelas de segundos para bloquear ações suspeitas. Monitoramento de infraestrutura e logs: Agregações e alertas com base em dados de métricas, logs de sistemas ou traces de aplicações. ETL contínuo de dados: Transformar, limpar e enriquecer dados assim que eles chegam via Kafka, CDC (Change Data Capture) ou API. Personalização de recomendações ao vivo: Atualizar modelos de recomendação com base em cliques e interações do usuário, com baixa latência. Processamento de IoT e dados de sensores: Streams contínuos vindos de dispositivos inteligentes ou veículos com controle de estado e ordenação 📚 Apache Flink Por que dominar ferramentas modernas de dados é essencial em 2025? Em 2025, a engenharia de dados está no centro da transformação digital. Organizações exigem dados confiáveis, em tempo real, governáveis e acessíveis para todos os times  — e isso só é possível com o uso das ferramentas certas. Conhecer as ferramentas citadas acima é fundamental pois: Automatizam e escalam pipelines  com confiabilidade e rastreabilidade Unificam batch e streaming , permitindo decisões baseadas em eventos Garantem governança e qualidade dos dados , com testes e versionamento Democratizam o acesso à informação  com BI self-service em tempo real R eduzem retrabalho e custos , substituindo soluções manuais ou legadas Em um cenário onde Data Mesh, Lakehouse e observabilidade  ganham espaço, essas ferramentas formam a stack mínima viável  para engenheiros, analistas e arquitetos que desejam entregar valor de forma ágil, segura e sustentável. Quer Aprender Mais? Inscreva-se na nossa Newsletter semanal! Não perca nossas dicas exclusivas de Tech e Data! Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Receba semanalmente: Tutoriais práticos e diretos sobre Engenharia de Software e Dados Insights de tecnologia e notícias da semana