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? 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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! 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Entendendo a importância de ACID em Bancos de Dados Banco de Dados x ACID Você já parou para pensar o que realmente garante que seus dados não desapareçam ou se corrompam mesmo quando tudo dá errado ? Essa confiança se deve às propriedades ACID , um conjunto de garantias implementadas por sistemas de banco de dados relacionais  e alguns NoSQL modernos  para manter a integridade dos dados em transações. O que é ACID? ACID  representa: Atomicidade Consistência Isolamento Durabilidade Vamos mergulhar em cada uma delas com exemplos reais, bancos que suportam, e como o ACID age nos bastidores. 1. Atomicidade (Atomicity) Tudo ou nada. Se qualquer parte da transação falhar, nenhuma das operações é aplicada . O banco garante rollback automático  se necessário. Como isso funciona internamente? O banco cria um log transacional  (como o WAL – Write Ahead Log  no PostgreSQL). Todas as operações são registradas antes de serem aplicadas. Se houver falha antes do COMMIT, o banco usa o log para reverter tudo. Bancos que garantem atomicidade: PostgreSQL MySQL (InnoDB) Oracle Microsoft SQL Server SQLite (modo WAL) Exemplo prático: BEGIN; UPDATE contas SET saldo = saldo - 100 WHERE id = 1; UPDATE contas SET saldo = saldo + 100 WHERE id = 2; COMMIT; Se o sistema falhar após o primeiro UPDATE, o banco automaticamente reverte  o débito da conta 1. 2. Consistência (Consistency) A transação leva o banco de um estado válido a outro estado válido. Regras de integridade, constraints e relacionamentos devem sempre ser respeitados. O que o banco garante? Constraints (NOT NULL, CHECK, UNIQUE, FOREIGN KEY) Tipagem forte Integridade referencial Bancos que implementam essa consistência: PostgreSQL e Oracle são referências em validações consistentes. MySQL com InnoDB também suporta, mas o modo MyISAM, por exemplo, não garante consistência transacional. MongoDB possui consistência de documentos (mas não entre coleções por padrão). Exemplo prático: -- Esta tabela não permite saldo negativo CREATE TABLE contas ( id SERIAL PRIMARY KEY, saldo NUMERIC CHECK (saldo >= 0) ); BEGIN; UPDATE contas SET saldo = saldo - 200 WHERE id = 1; -- saldo era 150 COMMIT; Resultado: a transação falha , e o banco mantém o estado anterior — sem corrupção de dados .  3. Isolamento (Isolation) Transações simultâneas não devem afetar o resultado final da outra. É aqui que entra a complexidade da concorrência! Níveis de isolamento: Bancos com controle robusto de isolamento: PostgreSQL : usa MVCC (Multi-Version Concurrency Control) . Leitores nunca bloqueiam escritores e vice-versa. Oracle : também usa MVCC. SQL Server : usa locks, mas possui Snapshot Isolation semelhante ao MVCC. MySQL InnoDB : suporta todos os níveis, com MVCC parcial.  Exemplo prático: -- Sessão 1 BEGIN; SELECT saldo FROM contas WHERE id = 1; -- retorna 500 -- Sessão 2 BEGIN; UPDATE contas SET saldo = saldo - 100 WHERE id = 1; COMMIT; -- Sessão 1 (ainda dentro da mesma transação) SELECT saldo FROM contas WHERE id = 1; -- retorna 500 em REPEATABLE READ Mesmo após o commit da sessão 2, a sessão 1 vê os dados antigos , pois trabalha com uma versão estável  dos dados. Quer aprender mais sobre SQL? Baixe nosso E-Book Gratuito clicando aqui ! 4. Durabilidade (Durability) Se o banco disse que salvou, ele salvou. Mesmo se cair a energia. Como isso é garantido? Gravação física em disco antes do COMMIT Uso de WAL, journaling ou arquivos de undo/redo Operações fsync() no SO Bancos com durabilidade forte: PostgreSQL (WAL + fsync) Oracle (redo log + archive log) MySQL InnoDB (doublewrite buffer) MongoDB com journaling habilitado Cassandra com commitlog (embora não seja full-ACID, há durabilidade por partição) Exemplo prático: Você executa: BEGIN; INSERT INTO pedidos (cliente, total) VALUES ('João', 150.00); COMMIT; O servidor reinicia logo depois. Se o banco seguiu o protocolo corretamente, no momento do COMMIT, os dados já foram sincronizados no disco. Ao reiniciar, o banco faz o recovery  com base nos logs e os dados estão lá. Por que você deve se importar com ACID? Garante que transações financeiras  não sejam incompletas. Evita corrupção de dados  em sistemas de saúde, educação, segurança. Permite construção de sistemas distribuídos com confiança , especialmente quando integrado com estratégias como 2PC  (Two-Phase Commit) ou SAGA patterns . Comparativo: Bancos Relacionais e NoSQL quanto ao ACID Comparações de Bancos de Dados que suportam ACID Conclusão ACID é o que separa bancos de dados confiáveis  de armazenadores de dados frágeis . Mesmo bancos NoSQL modernos estão buscando formas de oferecer essas garantias. Se você está construindo qualquer aplicação que envolva consistência crítica , entender e aplicar ACID é obrigatório . 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 foi usar o Cursor sendo um Gerente de Engenharia de Software Usando ferramentas Vibe Coding Bom, já faz tempo que não crio códigos produtivos, apenas provas de conceito onde compartilho aqui no Blog. Codei durante 14 anos, e 4 anos para cá me dedico ao papel de Gerente na área de Engenharia de Dados, onde também fiz parte como Engenheiro de Dados anos atrás. Por mais que gosto de criar códigos em produção, nem sempre consigo adequar meus compromissos e acaba que preciso priorizar outras tarefas de gestão. Mas um dos meus papeis é também buscar por inovações pare aplicar no meu dia a dia e do time que lidero. No início do ano decidi me aventurar com ferramentas Vibe Coding e virei um "Vibe Coder" por 2 horas. A minha ideia era testar uma ferramenta geradora de código através de IA Generativa, assim eu poderia engajar o time a usar e consequentemente aumentaria o meu repertório de skills de IA. Porém fiz muito diferente, não foquei em testar dentro de um contexto de Dados, mas preferi relembrar os velhos tempos de Full-Stack Developer, mais especificamente quando eu precisava criar a parte de front-end. Front-end sempre foi minha criptonita, era terrível, ter que lidar com muitos detalhes como CSS, Java Scripts, JQuery, Ajax e dentre outros frameworks que não vem ao caso falar. A ferramenta que decidi usar foi o Cursor . Achei bem interessante todo o seu eco-sistema e a facilidade de uso e estava com uma ideia simples em mente que era criar um site que calculava ciclo menstrual e período fértil. Inicialmente o prompt foi muito simples, como queria explorar a ferramenta, me surpreendi. O prompt foi algo assim " Preciso gerar um site simples e de interface limpa onde usuários possam calcular seu período menstrual ". Perceba que não detalhei frameworks, linguagem de programação e etc. O resultado da tela inicial foi este: Mas é claro que ao clicar no botão "Calcular" e nada funcionava. Como estava apostando todas as fichas em explorar a ferramenta, eu não perdia tempo em entender as mensagens de erros no console de depuração. Simplesmente copiava e colocava as mensagens no prompt do Cursor e ele simplesmente ia resolvendo pra mim os bugs, impressionante! Após zerar as mensagens de erro, uma nova tela com o calendário menstrual nascia, veja abaixo: Surreal, facilmente eu demoraria dias criando uma tela como esta e talvez até iria desistir pela complexidade de ter que lidar com scripts Java Script. (Por ser Javeiro, haja preguiça em lidar com front) Mas nem tudo são flores, resolvi evoluir o projeto focando em otimizações e SEOs, e foi aí que comecei a lidar com alguns problemas da ferramenta em gerir melhor o código. Quando pedi para o prompt criar otimizações para que a página fosse carregada de forma mais rápida, o Cursor removeu parte da implementação que gerava o calendário mostrado acima e nada mais rodava. Nem mesmo quando copiava as mensagens de erro no console e pedia para ele corrigir não era o suficiente. Logo percebi um problema que precisava ter atenção ao criar projetos como estes. Dificuldades em evoluir um código Pode ser uma questão de amadurecimento da ferramenta ou falta de estratégia da minha parte, mas uma uma coisa que percebi é que o Cursor não estava lidando bem com evoluções a partir de um código pronto. Inicialmente foi gerado código o suficiente para executar a solução, mas quando precisei adicionar mais features além de otimizações, partes do código simplesmente desaparecia. Para isso, é importante adotar uma ferramenta de gestão de código, como Git por exemplo . As vezes foi necessário sair da persona "Vibe Coder" para entender o código para resolver um Bug gerado através dos pedidos de evoluções, ou seja, provavelmente uma pessoa que nunca teve contato com programação irá ter dificuldade em usar ferramentas como estas, ainda exige um nível de conhecimento técnico . Chegou em momentos que todos prompts para evoluir o código, eram gerados códigos desnecessários, gerando conflitos e sendo necessário intervir manualmente. Com paciência foi possível contornar os problemas e a solução ficou pronta, porém com alguns Bugs que ainda não foram corrigidos, basta acessar o site que talvez você perceba ( https://ciclomenstrualonline.com/ ). A IA irá te substituir, programador? Não acredito que isso possa acontecer com a rapidez que tem se falado. A IA veio simplesmente para acelerar o processo e como mesmo citei neste post sobre a minha dificuldade com Front-end e que em outras épocas levaria dias para construir algo parecido e usando IA, levei 2 horas . Mas por mais que foi gerada com IA, foi necessário um mínimo de direcionamento técnico da minha parte durante o desenvolvimento e algumas intervenções. Tenho usado bastante IA no meu dia a dia para acelerar e automatizar tarefas repetitivas, isso me dá um grau de produtividade muito além comparado a outros tempos, quando não existia IA. Para você programador, que ainda resiste ao uso de IA, não faça isso. Não existe mais essa de quebrar cabeça para resolver um Bug, dar uma solução que levaria dias para planejar ou criar scripts na mão, nem mesmo pesquisar em fóruns o motivo de uma mensagem de erro estar aparecendo no console. Deixe a vaidade de lado e adote IA pois no final das contas é a produtividade que conta. Por mais que deve-se manter atenção a qualidade que pode também ser resolvida através de IA. Aprender com IA Uma coisa interessante que percebi é que a IA tem me ensinado bastante. Também uso IA para me auxiliar em análises de métricas, e ela consegue me fornecer diversos insights que antes precisava me aprofundar em algum estudo específico para aquele contexto. Fique atento, por mais que a IA pode nos tornar um pouco acomodados, ela também está disposta a ensinar e dar clareza de como ela resolveu aquele problema. Em tempos assim, o nosso cérebro agradece e tornamos parte da solução. Cursor é uma boa ferramenta para desenvolvimento Sim! Porém precisamos ter alguns cuidados. O exemplo deste post foi apenas um de vários outros que tive a oportunidade de usar no dia a dia. O Cursor auxilia bastante em atividades pontuais, acelerando o desenvolvimento de software como criação de scripts, criação de algorítimos, resolução de Bugs, otimização de queries SQL e etc. Mas não apostaria no Cursor para criar uma aplicação complexa e que necessita de critérios de segurança que facilmente podem ser exploradas por terceiros. Outro ponto é que por mais que exista a facilidade em gerar códigos, a revisão humana é sempre importante, como a adoção de boas práticas como testes unitários, teste de integrações e usar um ambiente de homologação para que todos os detalhes sejam validados antes da liberação em produção. 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

Descubra o que muda entre os dois modelos e evite dores de cabeça com infraestrutura Se você trabalha com dados e já ouviu falar em Amazon EMR, prepare-se: agora existe também o tal do EMR Serverless. Parece mágica? É quase isso. Mas antes de sair migrando tudo para o "automágico", é importante entender onde cada um brilha (e onde dá ruim). O que é o Amazon EMR tradicional (Baseado em Clusters) ? O Amazon EMR é um serviço gerenciado da AWS para processar grandes volumes de dados usando Spark, Hive, Presto, Hudi e companhia. A versão tradicional funciona com clusters provisionados manualmente. Ou seja: você monta o palco, conecta os cabos e depois roda o show. Componentes principais: Overview da arquitetura do EMR provisionado Job : o código que você quer rodar. Pode ser um script em PySpark, uma query Hive ou qualquer workload suportado. Amazon EMR : a "banda" que gerencia tudo por trás das cortinas: provisiona, executa, monitora e encerra o cluster. Cluster : Master Node : o maestro da orquestra. Ele é responsável por agendar jobs, monitorar progresso, distribuir tarefas e manter o estado da execução. Também é onde rodam os principais serviços como o ResourceManager (YARN) ou Spark Driver. Core Nodes : os trabalhadores da linha de frente. Eles executam as tarefas distribuídas e armazenam os dados no HDFS (Hadoop Distributed File System). Task Nodes (opcional) : usados exclusivamente para execução de tarefas, sem armazenamento local. Ótimos para workloads temporários e escalonamento rápido. HDFS : sistema de arquivos distribuído que roda sobre os core nodes, responsável por armazenar os dados utilizados e gerados pelo cluster. E o que muda no EMR Serverless? Imagine que agora você só quer cantar: chega, né? Nada de montar estrutura. O EMR Serverless entra em cena para simplificar: você envia o job e a AWS cuida de tudo. Componentes principais: Overview da arquitetura do EMR Serverless Job : o código que você quer executar, assim como no modelo tradicional. EMR Serverless : é o gerenciador invisível. Ele provisiona automaticamente os recursos computacionais, executa o job e desaloca tudo após a conclusão. Compute Resources : recursos efêmeros compostos que representam vCPUs e memória RAM. São alocados sob demanda, de forma granular e escalável. Amazon S3 : fonte oficial de verdade. Todos os dados de entrada e saída são armazenados em buckets S3, já que o EMR Serverless é stateless (não armazena nada localmente). Application Configuration : você pode criar aplicações EMR Serverless com configurações pré-definidas (versão do Spark, pacotes extras, etc.) e reutilizá-las em múltiplos jobs. Quando usar cada um? Escolher entre EMR tradicional e EMR Serverless pode parecer um duelo de titãs, mas tudo depende do tipo de workload, do seu apetite por controle e da sua pressa em ver os dados voando por aí. Vamos aos cenários mais comuns: Diferenças no uso Use EMR Tradicional quando: Seus pipelines rodam todos os dias ou 24x7  e você quer manter o cluster ativo por longos períodos. Você precisa de configurações altamente customizadas , como tipos específicos de instância EC2, GPUs, discos locais otimizados ou configurações de rede personalizadas. Deseja controle total sobre a infraestrutura , desde o sistema operacional até configurações de YARN, Spark, HDFS e integração com outros serviços. Seu time é experiente em operação de clusters  e prefere manter ambientes sempre prontos para execução. Use EMR Serverless quando: Os jobs são esporádicos, intermitentes ou imprevisíveis , como análises pontuais, jobs agendados por evento ou exploração ad hoc. Você quer simplicidade , evitando ter que se preocupar com provisionamento, escalabilidade e desligamento de clusters. Seu foco é reduzir custos com workloads que não precisam estar rodando o tempo todo , aproveitando a cobrança sob demanda. Você quer prototipar e experimentar com rapidez , usando recursos elásticos, sem configurar infraestrutura. Vantagens e Desvantagens Amazon EMR Tradicional Vantagens : Flexibilidade Total : Permite configurações personalizadas de hardware e software para atender a requisitos específicos. Controle Completo : Oferece controle total sobre o ambiente de execução, incluindo redes, segurança e armazenamento. Desvantagens : Gerenciamento Complexo : Requer monitoramento e ajustes constantes para otimizar o desempenho e os custos. Risco de Subutilização : Clusters ociosos podem gerar custos desnecessários se não forem encerrados adequadamente. Amazon EMR Serverless Vantagens : Simplicidade Operacional : Elimina a necessidade de gerenciar infraestrutura, reduzindo a complexidade operacional. Eficiência de Custos : Paga-se apenas pelos recursos utilizados durante a execução dos jobs, evitando custos com recursos ociosos. Escalabilidade Transparente : Ajusta automaticamente a capacidade para atender às demandas dos workloads. Desvantagens : Menor Personalização : Menor controle sobre a configuração da infraestrutura e do ambiente de execução. Latência de Inicialização : Pode haver uma latência inicial na execução de jobs devido ao tempo necessário para alocar recursos. Como funciona a Precificação Amazon EMR Tradicional Baseado em Instâncias EC2 : Os custos são determinados pelo tipo e número de instâncias EC2 utilizadas, além de outros recursos associados, como armazenamento e transferência de dados. Modelos de Preço : Suporta instâncias sob demanda, reservadas e spot, permitindo otimizar os custos conforme o perfil de uso. Amazon EMR Serverless Baseado em Recursos Utilizados : Os custos são calculados com base na quantidade de vCPU e memória utilizadas durante a execução dos jobs, cobrados por segundo com um mínimo de 60 segundos. Sem Custos de Infraestrutura Ociosa : Não há cobrança por recursos quando não há jobs em execução, resultando em economia para workloads intermitentes. Conclusão O EMR tradicional é para quem precisa de uma orquestra com controle de cada instrumento. Já o EMR Serverless é para quem quer apenas apertar o play e deixar a AWS cuidar do resto. Se você tem pipelines recorrentes e configurados no detalhe, continue com o modelo tradicional. Agora, se a ideia é agilidade, uso sob demanda e economia, o serverless é uma bela pedida. E lembre-se: o melhor sistema é aquele que funciona pra você, não o que está na moda. 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

GitHub Copilot vs Cursor: Qual usar? GitHub Copilot vs Cursor, a guerra da produtividade. Como ter boa produtividade usando estas ferramentas? Se você já está metido com análise de dados, ciência de dados, Engenharia de Dados ou só é um curioso que adora automatizar coisas, com certeza já ouviu falar do GitHub Copilot . E se ainda não conhecia o tal do Cursor IDE , se prepara porque essa dupla pode transformar sua produtividade ou te deixar com dúvidas existenciais sobre qual usar. Nesse post, a gente vai explorar o duelo: GitHub Copilot vs Cursor , focando no universo dos dados. Vai ter vantagem, desvantagem, uso real, preço e até um alerta de "use com moderação". O que é o GitHub Copilot? O GitHub Copilot é como aquele colega de trabalho que termina seu código antes mesmo de você digitar a próxima linha. Criado pelo GitHub (com uma ajudinha da OpenAI), ele funciona como um assistente de programação baseado em IA que autocompleta código , sugere funções  e explica trechos . Tá embutido direto no VS Code, JetBrains e até no terminal. Caso tenha interesse, só clicar aqui para acessar as features do Copilot. Vantagens Fácil de instalar e usar no VS Code Sugestões rápidas e contextualizadas Funciona com muitas linguagens Desvantagens Nem sempre entende o contexto global do projeto Pode sugerir código inseguro O que é o Cursor IDE? Pensa no VS Code, agora imagina ele tunado com superpoderes de IA. Esse é o Cursor. É um editor de código focado em produtividade, construído desde o zero para integrar IA de forma nativa . Ele não só sugere código como também entende o contexto do projeto e interage com você como se fosse um parceiro de verdade. Tenho usado bastante e em breve farei um benchmark de um projeto que coloquei em produção usando Cursor, será que está funcionando bem?? Quer usar Cursor? Só clicar aqui e divirta-se! Vantagens Interface moderna IA integrada no core do editor Suporte ao Chat (tipo ChatGPT dentro do editor) Refatoração com 1 clique Desvantagens Ainda está evoluindo Curva de aprendizado inicial maior Menos popular, logo menos tutoriais Pode gerar código inseguro Casos de uso no mundo de dados (com exemplos práticos) Se você trabalha ou está começando com dados, vai gostar de ver esses exemplos reais de como Copilot  e Cursor  podem turbinar sua rotina. Análise exploratória com Python + Pandas Copilot : Você começa digitando df.describe() e ele já sugere um bloco completo de análise estatística com .info(), .isnull().sum() e .value_counts() por coluna. Cursor : Vai além — você pode perguntar direto no chat integrado: “Como posso visualizar valores nulos do meu dataset?” Ele sugere, explica e até escreve um gráfico com seaborn.heatmap(). Automatização de ETL Copilot : Ao escrever uma função como def extract_data():, ele já sugere um script para conexão com banco de dados, leitura via pandas.read_sql() e até tratamento básico. Cursor : Você seleciona seu script ETL bagunçado, clica em “Refactor” e ele quebra em funções reutilizáveis com nome legível. Quer uma versão assíncrona? Basta pedir. Criação de dashboards com Streamlit Copilot : Sugere a estrutura básica do app (st.title(), st.sidebar, etc.) e cria visualizações com matplotlib ou plotly. Cursor : Ao perguntar “Como criar um dashboard interativo com filtros de data?”, ele te entrega um exemplo funcional com st.date _input() e lógica para filtrar o DataFrame dinamicamente. SQL com IA Copilot : Completa queries SQL direto no Python, tipo: query = """ SELECT customer_id, SUM(total) FROM orders WHERE order_date >= '2025-01-01' GROUP BY customer_id """ Cursor : Você pode colar uma tabela e perguntar: “Me ajuda a criar uma query que traga os 5 produtos mais vendidos por categoria?” Ele gera a query e ainda explica o raciocínio. Mas lembre-se, é totalmente possível usar o próprio ChatGPT para criar consultas SQL eficientes, digo por conta própria. Jupyter Notebooks Copilot : Brilha aqui! Basta começar a digitar e ele entende o padrão dos notebooks, inclusive com textos em markdown e visualizações inline. Cursor : Ainda não é o foco dele (por ser mais voltado a scripts e projetos), mas é possível abrir notebooks simples com suporte limitado. Inscreva-se Agora na Newsletter da Coffee & Tips Valores Aqui vem a parte dolorida (ou não): GitHub Copilot : $10/mês individual $19/mês para empresas Tem período gratuito de avaliação Cursor IDE : Tem plano gratuito com limitações  (ótimo pra testar) Plano pago: ~$20/mês com acesso ilimitado ao modelo GPT-4 turbo Se o seu bolso tá curto, comece com o plano grátis do Cursor e veja se faz sentido. Mas se você é estudante, o Cursor é gratuito! Produtividade Ambos aumentam a produtividade de verdade , especialmente em tarefas repetitivas. Com o Copilot , você acelera o processo de escrever scripts e funções básicas. Com o Cursor , você ganha agilidade não só no código, mas também na navegação , debug  e até na refatoração . Para quem lida com datasets grandes, pipelines e muito código legadão, o Cursor pode salvar umas boas horas do seu dia. Cuidados ao usar Não confie cegamente : Tanto o Copilot quanto o Cursor às vezes sugerem código com falhas ou vulnerabilidades. Evite vazamento de dados : Nunca cole dados sensíveis enquanto usa ferramentas baseadas em IA. Aprenda com o código gerado : Não vire um apertador de tab. Use as sugestões como aprendizado. Conclusão No fim das contas, os dois têm seu brilho no mundo dos dados. Se você é fã do bom e velho VS Code e quer algo simples que "só funcione", vai de GitHub Copilot . Agora, se você quer experimentar um editor construído com IA no coração e tá afim de uma experiência mais inteligente, o Cursor  pode ser o seu novo melhor amigo. O melhor dos mundos? Testa os dois e vê qual encaixa melhor no seu fluxo. 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

Já imaginou criar um sistema apenas descrevendo o que ele deve fazer, sem escrever manualmente cada linha de código?  Com o avanço dos modelos de linguagem natural, como o ChatGPT, isso não só é possível, como está se tornando uma nova forma de programar — e ganhou nome: Vibe Coding . Popularizado por Andrej Karpathy , esse conceito propõe um jeito mais leve, rápido e criativo de desenvolver software com ajuda da inteligência artificial. Neste guia, você vai entender o que é, como funciona e como aplicá-lo com ferramentas modernas Vibe Coding O que é Vibe Coding? Vibe Coding é um estilo de desenvolvimento onde você interage com uma IA (como o ChatGPT, Claude ou Copilot), descrevendo o que deseja em linguagem natural, e a IA gera o código correspondente. Diferente do desenvolvimento tradicional, onde o programador digita tudo manualmente, o Vibe Coding incentiva a colaboração com a IA, transformando o processo em algo mais: Iterativo : você gera, testa, ajusta e repete. Expressivo : a IA interpreta intenções, não apenas comandos. Criativo : dá espaço para prototipação rápida de ideias. Por que o Vibe Coding é importante? 1. Acessibilidade para todos Com Vibe Coding, qualquer pessoa com uma ideia pode começar a construir sem dominar uma linguagem de programação. Ideal para empreendedores, designers e analistas. 2. Velocidade Descreva uma funcionalidade e, em segundos, você tem um código funcional para começar a testar. Isso reduz drasticamente o tempo de desenvolvimento de MVPs. 3. Foco na lógica e não na sintaxe A IA cuida da parte técnica, enquanto você se concentra no raciocínio de negócio, na arquitetura e na usabilidade do software. 4. Menos reuniões, mais código Equipes podem evitar etapas burocráticas, como longas validações de design docs, e ir direto ao protótipo. Como aplicar Vibe Coding na prática 1. Comece com uma descrição clara Antes de usar uma IA, pense como você descreveria o sistema para um colega técnico.Evite instruções vagas. Quanto mais específico for, melhor o resultado. Exemplo ruim: “Quero um site de cadastro.” Exemplo bom: “Crie uma API REST em Node.js com dois endpoints: POST /users (para cadastrar um usuário com nome e e-mail) e GET /users/{id} para buscar o usuário por ID. Armazene os dados em SQLite.” Dica:  use palavras como “usar”, “implementar”, “armazenar”, “validar”, “autenticar” para deixar sua intenção mais clara para a IA. 2. Escolha a ferramenta ideal para Vibe Coding Aqui estão algumas ferramentas que já funcionam com o modelo “você escreve, a IA codifica”: Cursor Editor de código com IA embutida. Ideal para substituir o VS Code com recursos de geração, refatoração e explicações de código. Suporta contextos maiores que o Copilot tradicional. Replit + Ghostwriter Ambiente completo de desenvolvimento online. Você programa no navegador e interage com a IA enquanto escreve. Suporte a várias linguagens, integração fácil com deploy. GitHub Copilot Assistente de código dentro do VS Code. Completa automaticamente funções, testes e até comentários explicativos. Excelente para quem já usa Git e trabalha em repositórios. [ChatGPT, Claude, Gemini] Ferramentas mais livres para gerar blocos de código sob demanda. Você pode usá-las para criar snippets, revisar, explicar e até debugar. Combine com o seu editor preferido para uma experiência poderosa. 3. Gere código e revise iterativamente Agora é hora de interagir com a IA. O processo básico é: Prompt:  descreva o que deseja. Código gerado:  a IA entrega a estrutura funcional. Testes:  execute e veja se atende ao esperado. Feedback:  peça ajustes ou melhorias específicas. Exemplo de prompt: "Crie um backend Flask com um endpoint GET que retorna a lista de produtos a partir de um banco SQLite. Inclua tratamento de erro e logging." Exemplo de ajuste após teste: “Adicione autenticação via token JWT.”“Melhore o nome das variáveis para refletirem boas práticas.”“Me explique como está implementado o tratamento de erros.” 4. Divida projetos em partes menores Evite sobrecarregar a IA pedindo um sistema inteiro de uma vez. Trabalhe em partes: Primeiro a estrutura base do app Depois os endpoints Em seguida, a autenticação Depois testes, documentação, etc. Esse fluxo incremental aumenta a precisão do código gerado e permite maior controle da qualidade. 5. Refatore e valide o código gerado Mesmo com IA ajudando, é essencial: Revisar cada função Adicionar testes automatizados Rodar ferramentas como linters, formatadores e analisadores de segurança Dica: peça para a própria IA gerar os testes com Pytest, JUnit, etc. Boas práticas com Vibe Coding Use comentários nos prompts : “adicione docstring”, “explique a lógica” Guarde os prompts usados  para reproduzir versões ou revisar ideias Combine com ferramentas de versionamento  (como GitHub) para manter controle Conclusão: Codar com vibe é o futuro? Vibe Coding não é apenas um atalho. É uma nova abordagem de desenvolvimento , onde a colaboração entre humanos e IA acelera a criação de software com mais liberdade, menos burocracia e muito mais criatividade. Você deixa de digitar por obrigação e passa a projetar soluções de forma fluida . Mas tenho algumas ressalvas quanto ao uso dessa metodologia, se pudemos chamar assim. Efetuando alguns testes e acompanhando relatos em alguns grupos, apesar da IA gerar um bom MVP ela pode deixar algumas brechas de segurança colocando todo o projeto em níveis altos de vulnerabilidade. A minha recomendação é que revise bem o código e dê atenção aos detalhes de segurança e pontos que possam colocar diretrizes de privacidade em risco. 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