Projeto e Execução de Pipelines ETL com Apache Spark

Organizações modernas geram volumes massivos de dados, tornando a integração e transformação de dados eficientes uma habilidade crítica para qualquer profissional de dados aspirante. Apache Spark é o padrão da indústria para processar grandes conjuntos de dados de forma rápida e confiável. Este curso escrito o guiará pelos conceitos fundamentais e passos práticos necessários para projetar, executar e monitorar pipelines robustos de Extração, Transformação e Carga (ETL). Você transitará do entendimento da terminologia básica de engenharia de dados para a construção de pipelines estruturados que limpam, agregam e carregam dados em sistemas de armazenamento modernos. O que você aprenderá: - Entender a arquitetura central do Apache Spark, DataFrames e componentes do ecossistema. - Extrair dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados relacionais como MySQL e arquivos planos. - Transformar conjuntos de dados usando funções PySpark para filtragem, junção e agregação. - Carregar dados processados de forma eficiente em bancos de dados de destino e formatos de armazenamento modernos como Parquet. - Aplicar técnicas de otimização para melhorar o desempenho do pipeline e a utilização de recursos. - Configurar e estruturar um ambiente de projeto de engenharia de dados limpo e de fácil manutenção. A jornada começa com definições essenciais e configuração do ambiente, garantindo uma base conceitual sólida. Em seguida, você progredirá através de explicações escritas passo a passo e análise de código para construir e executar um pipeline ETL funcional e de ponta a ponta. Este curso é projetado para iniciantes que desejam entrar no campo da engenharia de dados; nenhuma experiência prévia com Apache Spark é necessária, embora um entendimento básico de Python seja útil. Comece a ler hoje para construir seu primeiro pipeline de dados escalável.