My Items

Introdução: a revolução que está acontecendo sem você perceber Nos últimos anos, vivemos uma explosão de ferramentas conectadas. Celulares, planilhas, CRMs, assistentes virtuais — tudo conversa com tudo. Essa comunicação é possível graças às APIs , que funcionam como pontes entre sistemas.
Mas com a chegada das Inteligências Artificiais , especialmente os modelos de linguagem (LLMs) , um novo desafio surgiu:
Como fazer uma IA entender o que um sistema sabe fazer, quais dados ela pode acessar e como pedir isso da forma certa — sem precisar programar manualmente cada detalhe? É exatamente esse problema que o MCP (Model Context Protocol)  resolve. Ele é como um novo idioma universal que permite que IAs conversem com sistemas  de forma natural, segura e inteligente. O que é uma API (para quem não é técnico e para quem é também) Para quem é leigo: Pense na API como um garçom . Você pede um prato (dados ou ação), o garçom entende o pedido, vai até a cozinha (o sistema) e traz exatamente o que você pediu. Para quem é técnico: Uma API é um contrato de comunicação . Ela define como um software pode se conectar a outro — quais rotas existem, que parâmetros são aceitos e o formato da resposta. A maioria segue o modelo REST  (requisições HTTP com JSON), mas também há APIs em GraphQL , gRPC , entre outros padrões.
Sem APIs, seria impossível integrar sistemas modernos como aplicativos bancários, plataformas de e-commerce ou redes sociais.
O que é o MCP (Model Context Protocol) Se a API é o garçom, o MCP  é o intérprete  que entende qualquer idioma — seja português, inglês ou “linguagem de sistema”.
Ele permite que uma IA descubra quais ferramentas estão disponíveis , o que elas fazem  e como usá-las , sem precisar de instruções manuais.
Na prática, o MCP cria uma camada de contexto  entre a IA e as ferramentas, descrevendo funções, parâmetros e tipos de dados de forma padronizada. Assim, o modelo entende o que pode fazer e como fazer — quase como um humano lendo um manual bem escrito.
Tecnicamente, ele é baseado em JSON-RPC , com uma estrutura cliente-servidor onde:
O servidor MCP  oferece as ferramentas e dados; O cliente MCP  (como o ChatGPT ou outro agente) descobre e usa essas ferramentas dinamicamente.
Como o MCP se integra às APIs O MCP não substitui as APIs  — ele se apoia nelas . Pense no MCP como uma camada de inteligência sobre as APIs existentes .
Ele lê as descrições  das APIs (por exemplo, o que o endpoint faz, quais parâmetros usa e o que retorna); Interpreta  essas informações e transforma em “ferramentas” compreensíveis para o modelo de IA; Quando a IA precisa realizar uma ação, ela invoca a ferramenta MCP , que por baixo dos panos chama a API real . Analogia prática: Se a API é a cozinha, o MCP é o menu universal que todo garçom (IA) consegue entender — sem precisar decorar receitas ou comandos diferentes para cada restaurante.
Casos de uso da vida real Copilotos corporativos Imagine um assistente de IA dentro da empresa que entende e acessa dados de diferentes sistemas como CRM , ERP , e Slack , sem que alguém precise integrar tudo manualmente.
Desenvolvimento com copilotos Em IDEs modernas, o MCP pode permitir que o copiloto crie branches, abra pull requests e execute testes automaticamente, entendendo as ferramentas disponíveis no ambiente de desenvolvimento.
Atendimento automatizado inteligente Um chatbot pode usar MCP para acessar o histórico de um cliente, verificar status de pedidos e abrir tickets. Tudo em uma única conversa, sem precisar de APIs customizadas para cada tarefa.
Automação pessoal e empresarial Usuários comuns poderão conectar aplicativos (planilhas, e-mails, sistemas internos) com uma simples descrição, e a IA fará o resto.
Riscos O MCP abre novas possibilidades, mas também traz novos desafios. Abaixo, separei os principais riscos que podem ocorrem no seu uso indevido:
Exposição indevida de dados: Se as permissões forem muito amplas, a IA pode acessar informações sensíveis sem necessidade. Uso indevido das ferramentas: Uma IA pode ser induzida (por prompt injection, por exemplo) a executar ações indevidas — como excluir dados ou enviar informações confidenciais. Falta de rastreabilidade: Sem logs ou trilhas de auditoria, é difícil saber o que foi feito, por quem e por qual agente. Custo e latência: Como cada ação envolve comunicação entre sistemas, o uso excessivo pode gerar lentidão e aumento de custo operacional. Dependência de provedores: Apesar de ser um padrão aberto, algumas implementações podem acabar presas a fornecedores ou frameworks específicos.
Servidores MCPs Já existem alguns sites que fornecem servidores MCPs e que podem facilitar no seu dia a dia ou na integração que você está trabalhando. Abaixo segue dois sites com uma ampla lista, só tenha cuidado ao usar, é necessário entender muito bem sobre os riscos envolvidos conforme falado anteriormente.
https://mcpservers.org/ https://mcp.so/servers?tag=featured

Conclusão: o começo de uma nova era de integrações Durante décadas, as APIs  foram a espinha dorsal da Internet — conectando tudo, de apps a bancos de dados. Mas com o avanço da Inteligência Artificial , surge a necessidade de algo mais inteligente: um protocolo que permita que os sistemas se entendam sozinhos .
É isso que o MCP  traz: uma camada de contexto que transforma integrações complexas em conversas naturais entre IA e sistemas. Se o futuro é colaborativo entre humanos e máquinas, o MCP é o idioma que vai permitir essa comunicação.
Em resumo: As APIs  ensinam as máquinas a falar . O MCP  ensina as máquinas a entender . 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

Série: Trilha prática para se tornar Engenheiro de Dados – Capítulo 7 Pré-requisitos importantes antes de começar este capítulo Antes de mergulhar no Spark, garanta que você tem: Ter acompanhado os Capítulos 1 a 6 e o ambiente preparado conforme mostrado neles: Capítulo 1: Seu primeiro pipeline ETL Capítulo 2: Python + SQL – a dupla inseparável Capítulo 3: Data Lake, Data Warehouse e o conceito de Lakehouse Capítulo 4: Orquestração de Pipelines com Airflow Capítulo 5:Apache Spark: Processamento Distribuído de Dados na Prática Capítulo 6:Orquestração de Pipelines: Airflow e Spark na prática Introdução Depois de aprender a orquestrar pipelines e processar dados com Airflow  e Spark , chegou a hora de entender como armazenar e compartilhar esses dados  de forma eficiente. A escolha do formato de persistência  impacta diretamente a velocidade de leitura , o custo de armazenamento  e até a forma como analistas e cientistas consomem a informação . Neste capítulo, exploraremos os três formatos fundamentais da Engenharia de Dados moderna: CSV:  simples e universal JSON:  flexível e hierárquico Parquet:  otimizado e colunar E o melhor: com exemplos reais de leitura, transformação e gravação de dados . Conceito de Persistência de Dados Persistir dados significa armazenar informações processadas  para serem reutilizadas em etapas futuras — relatórios, dashboards ou modelos de Machine Learning. Cada formato atende a um cenário diferente: CSV (Comma-Separated Values) Conceito O CSV é o formato mais usado no mundo dos dados. Cada linha representa um registro, e as colunas são separadas por vírgulas. Exemplo Prático – Lendo e Gravando CSV Saída esperada: Explicação: O arquivo foi lido de uma URL e salvo localmente, simulando a etapa final de um pipeline de ETL — Extração, Transformação e Gravação . JSON (JavaScript Object Notation) Conceito O formato JSON  é muito usado em APIs e integrações entre sistemas . Ele suporta hierarquia, arrays e tipos de dados complexos. Exemplo Prático – Coletando dados de uma API e salvando em JSON Saída esperada Conteúdo do arquivo produtos.json (trecho): Explicação: O JSON facilita a persistência de dados hierárquicos e estruturados — ideal para integrações com APIs e logs de sistemas. Parquet Conceito O Parquet  é um formato colunar e otimizado  usado em Data Lakes . Ele é extremamente eficiente para leitura em larga escala, pois armazena colunas de forma compacta e com compressão nativa. 💡Se quiser entender mais a fundo sobre esse formato, leia o seguinte post: Parquet vs Avro vs ORC: Qual formato de arquivo escolher no seu projeto de dados? Exemplo Prático – Lendo e Salvando em Parquet com Spark Saída esperada Explicação: O Parquet é o formato mais comum em pipelines modernos, pois reduz custos de armazenamento e melhora o tempo de leitura em ferramentas como Athena, Redshift Spectrum e Spark SQL .
Comparativo dos Formatos

Dica Extra
👉 Sempre use Parquet  ou ORC  para armazenar dados processados em larga escala. 👉 Use CSV  apenas quando a interoperabilidade for prioridade (ex.: exportar para BI ou Excel). 👉 Use JSON  quando precisar preservar estrutura e relacionamentos.  Conclusão Você acabou de aprender como persistir dados em diferentes formatos , entendendo como cada um impacta a performance e o consumo no seu ecossistema de dados. Dominar CSV, JSON e Parquet é essencial para quem deseja trabalhar com pipelines modernos e eficientes . 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 Capítulo 4: Orquestração de Pipelines com Airflow Capítulo 5:Apache Spark: Processamento Distribuído de Dados na Prática Capítulo 6:Orquestração de Pipelines: Airflow e Spark na prática Pandas Documentation – CSV & JSON I/O Apache Parquet Official Documentation O que vem a seguir? 👉 Capítulo 8 – Armazenamento e Consumo com AWS S3 e Redshift Como conectar tudo isso em um ecossistema em nuvem de ponta a ponta. 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 6 Pré-requisitos importantes antes de usar o Apache Spark Antes de mergulhar no Spark, garanta que você tem: Ter acompanhado os Capítulos 1 a 5 e o ambiente preparado conforme mostrado neles: Capítulo 1: Seu primeiro pipeline ETL Capítulo 2: Python + SQL – a dupla inseparável Capítulo 3: Data Lake, Data Warehouse e o conceito de Lakehouse Capítulo 4: Orquestração de Pipelines com Airflow Capítulo 5:Apache Spark: Processamento Distribuído de Dados na Prática Introdução Até aqui, você já aprendeu: a importância do Engenheiro de Dados no ecossistema, como Python e SQL se complementam, os conceitos de Data Lake, Data Warehouse e Lakehouse, como criar DAGs simples no Airflow, e como processar dados em escala com o Spark. Agora vamos conectar os pontos . Neste capítulo, você vai aprender a orquestrar um pipeline Spark dentro do Airflow , unindo a escalabilidade do Spark com o controle e monitoramento do Airflow. Por que orquestrar Spark com Airflow? Imagine que você já tem um ETL em Spark  funcionando (como vimos no Capítulo 5 ). Mas e se você precisar: rodar esse pipeline todos os dias, monitorar erros, registrar logs de execução, e integrar com outros processos (ex.: enviar e-mail, mover arquivos, atualizar dashboards)? Rodar tudo manualmente seria inviável. É aqui que entra a orquestração .O Airflow  permite agendar, monitorar e coordenar jobs Spark (ou qualquer outro tipo de tarefa). Criando a DAG que orquestra o Spark Agora vamos criar uma DAG que orquestra o ETL em Spark desenvolvido no Capítulo 5. Passo 1 – Crie o arquivo da DAG Salve este código na pasta de DAGs ( dags/spark_etl_dag.py) : Crie um arquivo Python e adicione o código abaixo: Passo 2 – Valide no Airflow UI Acessa a UI do Airflow acessando a URL http://localhost:8080 Para mais informações sobre como iniciar o Airflow, acesse o capítulo 4 Busque pela DAG spark_etl_pipeline Clique no botão Trigger  (▶) no canto superior direito do console. Confira os logs no Airflow e verifique se os arquivos Parquet foram criados em /tmp/produtos_metricas_airflow . Após a execução, acesse a aba Logs e veja o Output Pronto! Você acaba de criar um ETL usando Spark integrada ao Airflow! Bora pra próxima? 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 Capítulo 4: Orquestração de Pipelines com Airflow Capítulo 5:Apache Spark: Processamento Distribuído de Dados na Prática Criando ETLs simples com Python Guia Técnico: Princípios e Arquitetura do Apache Spark para Iniciantes Como Shuffle e Coalesce funcionam no Apache Spark Introdução ao Apache Hive com Spark e Java Lendo arquivo CSV com Apache Spark  Conclusão Agora você tem um pipeline Spark automatizado e monitorado pelo Airflow . Com isso, você aprendeu: a importância da orquestração, como rodar Spark de forma agendada, e como monitorar resultados diretamente no Airflow. O que vem a seguir? 👉 Nos próximos capítulos, vamos falar de persistência e formatos de dados (Cap. 7) , explorando como salvar e ler dados em CSV, JSON 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 5 Pré-requisitos importantes antes de usar o Apache Spark Antes de mergulhar no Spark, garanta que você tem: Ter acompanhado os Capítulos 1 a 4  (ETL básico, Python + SQL, Data Warehouse e Airflow). Capítulo 1: Seu primeiro pipeline ETL Capítulo 2: Python + SQL – a dupla inseparável Capítulo 3: Data Lake, Data Warehouse e o conceito de Lakehouse Capítulo 4: Orquestração de Pipelines com Airflow Prepare seu ambiente: Antes de colocar a mão na massa, é fundamental preparar o ambiente. Sem isso, o Spark não funciona corretamente. ⚠️ Importante:  todos os comandos a seguir devem ser executados no terminal  (não dentro do Python). Antes de colocar a mão na massa, é fundamental preparar o ambiente. Sem isso, o Spark não funciona corretamente. 1. Java JDK 17 (ou 11/21 suportado pelo Spark 4.x) O Spark roda sobre a JVM, portanto precisa de um JDK , não apenas de um JRE. Linux (Ubuntu/Debian) Verifique se já está instalado: java -version Se não estiver, instale: sudo apt update
sudo apt install -y openjdk-17-jdk macOS No macOS, o caminho mais simples é via Homebrew : brew install openjdk@17 Depois, adicione ao seu perfil (~/.zshrc ou ~/.bashrc): export JAVA_HOME=$(/usr/libexec/java_home -v 17)
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH Windows Baixe e instale o JDK 17  diretamente do site oficial da Oracle:👉 Download oficial – Oracle JDK 17 Durante a instalação, marque a opção “Set JAVA_HOME variable”  (se disponível). Caso precise configurar manualmente: Vá em Painel de Controle > Sistema > Configurações Avançadas > Variáveis de Ambiente . Crie uma variável de sistema chamada JAVA_HOME apontando para o diretório do JDK, exemplo: C:\Program Files\Java\jdk-17 Edite a variável Path e adicione: %JAVA_HOME%\bin Teste no PowerShell : java -version
echo $env:JAVA_HOME Saída esperada: java version "17.x"
Java(TM) SE Runtime Environment ...
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM ... 2. Configurar a variável JAVA_HOME Linux (Ubuntu/Debian) Descubra o caminho do Java 17: update-alternatives --config java Configure o JAVA_HOME  (sessão atual): export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-17-openjdk-amd64
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH Para deixar permanente , adicione as linhas abaixo aos arquivos ~/.bashrc ou ~/.zshrc: echo 'export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-17-openjdk-amd64' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc macOS Descubra o caminho do Java 17, execute no terminal o comando abaixo: /usr/libexec/java_home -V Configure (sessão atual): export JAVA_HOME=$(/usr/libexec/java_home -v 17)
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH Para deixar permanente , adicione ao ~/.zshrc ou ~/.bashrc. Windows Abra Painel de Controle → Sistema → Configurações Avançadas → Variáveis de Ambiente . Crie a variável: Nome: JAVA_HOME Valor: C:\Program Files\Java\jdk-17 Edite o Path e adicione: %JAVA_HOME%\bin Teste no PowerShell (sessão atual): $env:JAVA_HOME="C:\Program Files\Java\jdk-17"
$env:Path="$env:JAVA_HOME\bin;$env:Path"
java -version
echo $env:JAVA_HOME 3. Criar o ambiente virtual Python No diretório do projeto, acesse o terminal e execute os comandos abaixo: python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
.venv\Scripts\activate # Windows PowerShell 4. Instalar o PySpark e dependências Com o venv ativo, execute os comando abaixo para instalar o pyspark, pandas e a biblioteca para requisições: pip install --upgrade pip
pip install pyspark pandas requests Agora é só validar: python -c "import pyspark; print(pyspark.__version__)" 5. Evitar conflitos com instalações antigas Se houver Spark instalado no sistema (ex.: /opt/spark), desative: unset SPARK_HOME
unset CLASSPATH Não se preocupe: vamos usar apenas exemplos simples, que rodam localmente. Introdução Chegou a hora de mergulhar em uma das ferramentas mais poderosas do universo de Engenharia de Dados: o Apache Spark .Se até agora trabalhamos com Python, SQL e pequenos pipelines, o Spark é a peça que te permite escalar o processamento  para lidar com grandes volumes de dados de forma rápida e distribuída. Neste capítulo, você vai entender como o Spark funciona, preparar seu ambiente e construir um pipeline ETL (Extract, Transform, Load)  usando dados reais de uma API. Como funciona o cluster do Spark Mesmo quando você roda o Spark na sua máquina local, ele simula a arquitetura de um cluster. Esse modelo é o que permite o Spark escalar para milhares de máquinas em produção. Driver Program É o cérebro do Spark . Onde seu código Python (via PySpark) roda. Responsável por criar a SparkSession , planejar a execução, dividir as tarefas em etapas (chamadas stages ) e enviar para o Cluster Manager . Também coleta os resultados no final. 👉 Exemplo prático: quando você chama df.show (), o driver envia instruções ao cluster e recebe de volta os dados formatados para exibição. Cluster Manager É o orquestrador  que distribui recursos (CPU, memória) entre os programas Spark. Pode ser de diferentes tipos: Standalone : nativo do Spark, simples de usar. YARN : usado no Hadoop. Kubernetes : cada executor vira um pod. Decide onde cada parte da execução deve rodar. 👉 No modo local, o próprio Spark age como cluster manager. Worker Nodes São as máquinas que fazem o trabalho pesado . Cada worker recebe uma fatia do job e processa um conjunto de dados. Quanto mais workers, maior a capacidade de processar em paralelo. 👉 Em produção, podem ser dezenas ou centenas de máquinas . Tasks São as unidades menores de trabalho  que o Spark envia para os executors. Cada task processa uma partição do DataFrame. 👉 Exemplo: se você tem um DataFrame com 1 milhão de linhas dividido em 10 partições, o Spark vai criar 10 tasks para processar em paralelo. Resumindo, como tudo se conecta? Você escreve um código no Driver (PySpark) . O Driver  pede ao Cluster Manager  para executar. O Cluster Manager  aloca recursos nos Workers . Os Executors  dentro dos workers processam as Tasks  em paralelo. O Driver  coleta os resultados e devolve para você. Principais componentes do Spark (bibliotecas integradas) Além da arquitetura, o Spark vem com bibliotecas especializadas que ampliam seu poder: Spark SQL Permite escrever queries SQL sobre DataFrames. Caso de uso: analisar dados de logs, gerar relatórios ad-hoc. Exemplo: spark.sql("SELECT category, AVG(price) FROM produtos GROUP BY category"). Spark Streaming Processamento de dados em tempo real (quase streaming, com micro-batches). Caso de uso: monitorar cliques de usuários, processar dados de sensores IoT. Exemplo: integrar com Kafka para processar eventos continuamente. MLlib (Machine Learning Library) Algoritmos de machine learning escaláveis (classificação, regressão, clustering). Caso de uso: recomendar produtos em e-commerce, detectar fraudes. Exemplo: treinar um modelo de regressão linear sobre milhões de linhas. GraphX / GraphFrames Processamento e análise de grafos. Caso de uso: detectar comunidades em redes sociais, analisar rotas logísticas. Exemplo: encontrar o caminho mais curto entre pontos em um grafo de transporte. SparkR Interface para usuários da linguagem R. Caso de uso: cientistas de dados que já usam R podem aproveitar a escalabilidade do Spark. Mão na massa: criando um ETL com Spark Fluxo: Extract : puxar dados da API https://dummyjson.com/products . Transform : calcular métricas por categoria. Load : salvar em formato Parquet. Código ETL usando PySpark Crie um arquivo Python e adicione o código abaixo: Possível saída após execução do código 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 Capítulo 4: Orquestração de Pipelines com Airflow Criando ETLs simples com Python Guia Técnico: Princípios e Arquitetura do Apache Spark para Iniciantes Como Shuffle e Coalesce funcionam no Apache Spark Introdução ao Apache Hive com Spark e Java Lendo arquivo CSV com Apache Spark  Conclusão Você configurou o ambiente do Spark do zero  e rodou seu primeiro ETL distribuído real . Instalou o JDK e configurou o JAVA_HOME. Criou um venv Python e instalou o PySpark. Executou um pipeline Extract → Transform → Load . 👉 Não se preocupe se pareceu muita coisa de uma vez. Nos próximos capítulos (e no eBook avançado que estamos preparando), vamos aprofundar as transformações e integrações com a AWS. O que vem a seguir? 👉 No Capítulo 6: Orquestração de Pipelines: Spark + Airflow na prática  — Por que orquestrar Spark com Airflow. 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!

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