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Comecei a Entender os Databricks Bundles

Recentemente, em um projeto na empresa onde trabalho, me deparei com uma abordagem peculiar para a gestão e deploy de artefatos no Databricks: os Databricks Bundles. Como um entusiasta de boas práticas de engenharia de dados/software, o conceito imediatamente chamou minha atenção. Se você, assim como eu, está buscando entender melhor essa ferramenta e como ela pode otimizar seu fluxo de trabalho, este artigo é para você.


Vamos explorar juntos o que são, para que servem e como os Databricks Bundles podem transformar a maneira como desenvolvemos e gerenciamos projetos de dados e IA.


O Cenário Comum: Desafios no Desenvolvimento em Databricks


Antes de mergulharmos nos Bundles, vamos contextualizar um cenário bastante comum. Ao trabalhar com Databricks, normalmente temos múltiplos artefatos: notebooks de análise, scripts de ETL, definições de jobs, configurações de clusters, bibliotecas, etc. Gerenciar tudo isso pode se tornar um desafio, especialmente em equipes maiores.


Perguntas como "Qual versão deste notebook está em produção?" ou "Como garantir que o ambiente de desenvolvimento seja idêntico ao de produção?" começam a surgir. Muitas vezes, a solução envolve processos manuais, como copiar e colar código entre notebooks ou configurar jobs diretamente pela interface gráfica, o que abre margem para erros e dificulta a rastreabilidade.


É exatamente para endereçar esses desafios que o Databricks introduziu os Bundles.


Desempacotando os Databricks Bundles: O Que São?


De forma direta, Databricks Bundles são uma ferramenta que permite empacotar, versionar e implantar projetos Databricks (notebooks, códigos Python, configurações de jobs e pipelines) de forma programática e automatizada. Pense neles como um "pacote" que contém tudo o que seu projeto precisa para rodar, definido como código.


Essa abordagem é inspirada no conceito de Infraestrutura como Código (IaC), onde a definição e o gerenciamento da infraestrutura são feitos através de arquivos de configuração versionáveis, em vez de configurações manuais.


A peça central de um Bundle é um arquivo de manifesto, geralmente chamado databricks.yml. Este arquivo, escrito em YAML, descreve todos os recursos do projeto, seus relacionamentos e os ambientes de destino (como desenvolvimento, homologação e produção).


A Anatomia de um databricks.yml


Para entender o poder dos Bundles, nada melhor do que olhar para seu principal arquivo de configuração. A estrutura do databricks.yml é declarativa e permite definir de forma clara todos os componentes do seu projeto.


Explicação → Exemplo → Análise do Resultado


Vamos imaginar um projeto simples que consiste em um notebook que executa uma tarefa de ETL e um job para orquestrar essa execução.


Exemplo de databricks.yml:

YAML

# databricks.yml
bundle:
  name: projeto_etl_inicial

workspaces:
  development:
    host: https://adb-xxxxxxxxxxxxxxxx.xx.azuredatabricks.net
    root_path: /Users/seu-email@empresa.com/databricks_bundles/${bundle.name}

  production:
    host: https://adb-yyyyyyyyyyyyyyyy.yy.azuredatabricks.net
    root_path: /Shared/databricks_bundles/${bundle.name}

targets:
  dev:
    workspace: development
    default: true

  prod:
    workspace: production

artifacts:
  - path: src/notebook_etl.py
    type: notebook

resources:
  jobs:
    job_etl_diario:
      name: "Job de ETL Diário - ${bundle.name}"
      tasks:
        - task_key: "executa_etl"
          notebook_task:
            notebook_path: src/notebook_etl.py
          new_cluster:
            spark_version: "13.3.x-scala2.12"
            node_type_id: "Standard_DS3_v2"
            num_workers: 1

Análise do Resultado:

  • bundle.name: Define um nome para o nosso pacote, o que ajuda na organização.

  • workspaces: Aqui declaramos os diferentes workspaces Databricks onde nosso projeto pode ser implantado. Note que temos um para development e outro para production, cada um com seu respectivo host.

  • targets: Os "alvos" conectam as configurações a um workspace específico. Com o comando databricks bundle deploy --target dev, estamos instruindo a ferramenta a implantar nosso projeto no ambiente de desenvolvimento.

  • artifacts: Lista os arquivos que fazem parte do nosso projeto. Neste caso, nosso script notebook_etl.py.

  • resources: Esta é a seção onde a mágica acontece. Definimos os recursos do Databricks que queremos criar ou gerenciar. No exemplo, estamos definindo um job chamado job_etl_diario, que utiliza nosso notebook como tarefa e especifica a configuração do cluster para executá-lo.


Com este único arquivo, conseguimos definir de forma clara e reproduzível todo o nosso projeto.


O Ciclo de Vida do Desenvolvimento com Bundles


Adotar Databricks Bundles introduz um fluxo de trabalho estruturado e alinhado com as melhores práticas de engenharia de software.


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  1. Inicialização (databricks bundle init): O primeiro passo é criar a estrutura inicial do projeto. A CLI do Databricks oferece templates para acelerar esse processo.

  2. Desenvolvimento: Você desenvolve seus notebooks e scripts localmente, em sua IDE preferida (como VS Code), ou diretamente no workspace Databricks. A grande vantagem é que o código-fonte agora reside em um repositório Git.

  3. Validação (databricks bundle validate): Antes de implantar, você pode validar o arquivo databricks.yml para garantir que a sintaxe e as referências estão corretas.

  4. Implantação (databricks bundle deploy): Este comando "publica" seu projeto no workspace Databricks de destino. Ele cria ou atualiza os jobs, importa os notebooks e garante que o ambiente esteja conforme o declarado no arquivo YAML.

  5. Execução (databricks bundle run): Após a implantação, você pode executar os jobs ou pipelines definidos diretamente pela linha de comando, facilitando testes e automações.

  6. Destruição (databricks bundle destroy): Quando um projeto ou recurso não é mais necessário, este comando remove todos os artefatos implantados pelo bundle, mantendo o workspace limpo.


Conectando com as Tendências de Mercado: CI/CD


A verdadeira força dos Databricks Bundles se manifesta quando os integramos a um pipeline de CI/CD (Integração Contínua e Entrega Contínua). Como todo o projeto está definido como código e versionado no Git, podemos automatizar todo o processo de deploy.

Imagine o seguinte fluxo:


  1. Um desenvolvedor faz uma alteração em um notebook e abre um Pull Request.

  2. Uma ferramenta de automação (como GitHub Actions, Azure DevOps ou Jenkins) é acionada.

  3. O pipeline executa testes automatizados no código.

  4. Após a aprovação e o merge para a branch principal, o pipeline executa o comando databricks bundle deploy --target prod.

  5. A nova versão do job é implantada em produção de forma automática, segura e sem intervenção manual.


Essa abordagem não apenas acelera a entrega de valor, mas também aumenta drasticamente a confiabilidade e a governança dos projetos de dados.


Conclusão: Um Passo Rumo à Maturidade em Engenharia de Dados


Os Databricks Bundles representam um avanço significativo na forma como gerenciamos projetos na plataforma. Eles nos incentivam a adotar práticas de engenharia de software robustas, como versionamento de código, automação de deploys e infraestrutura como código.


Ao me aprofundar no assunto, ficou claro que esta não é apenas uma "abordagem peculiar", mas sim um caminho estruturado para escalar o desenvolvimento de soluções de dados com mais controle, qualidade e eficiência. Se você busca mais profissionalismo e padronização em seus projetos Databricks, explorar os Bundles é, sem dúvida, um excelente próximo passo.

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