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Como Desenvolver Competências em Databricks: Guia Prático com Foco na Certificação

  • Foto do escritor: Michel Souza Santana
    Michel Souza Santana
  • há 3 dias
  • 3 min de leitura


Do básico à preparação para certificações e projetos profissionais


O Databricks se consolidou como uma das plataformas mais poderosas para engenharia de dados, ciência de dados e análise em escala. Integrando Apache Spark, Delta Lake, MLflow e muito mais, ele permite que times de dados construam pipelines complexos com facilidade e governança.

Neste artigo, compartilho uma jornada estruturada — baseada na minha experiência prática — para quem quer dominar a plataforma e se preparar para a certificação Databricks Certified Data Engineer Associate.


🔹 1. Fundamentos da Plataforma: Comece com o Alicerce Certo

Dominar o Databricks começa com o entendimento do seu ecossistema. Ao contrário de soluções pontuais, o Databricks reúne diversas camadas integradas.


Componentes-chave:

  • Workspace: onde você organiza notebooks, dashboards e repositórios.

  • Clusters: os ambientes Spark escaláveis. Entenda tipos (all-purpose vs job clusters), configurações e uso otimizado.

  • Notebooks: suportam Python, SQL, Scala e R. Ferramentas para desenvolvimento interativo e colaborativo.

  • Repos: integração nativa com Git para versionamento.

  • DBFS: sistema de arquivos do Databricks — pense nele como um HDFS simplificado.

💡 Dica prática: Crie um cluster pequeno para testes, explore o menu lateral e entenda como os objetos se organizam.

Unity Catalog (governança de dados):

Com ele, você centraliza permissões, metadados e lineage. É essencial para ambientes com múltiplas equipes.


🔹 2. Spark com PySpark: O Coração da Engenharia de Dados

Se o Databricks é o corpo, o Spark é o motor. PySpark permite trabalhar com grandes volumes de dados de forma distribuída e performática.


Domínio de DataFrames:

python

df = spark.read.parquet("path/to/data") df_filtered = df.filter(df.status == "ativo").groupBy("categoria").agg(avg("valor"))


  • Operações essenciais: select, filter, withColumn, join, groupBy, agg.

  • Particionamento: melhore a performance controlando como os dados são distribuídos.

  • Persistência inteligente: use cache() ou persist() com consciência para evitar recomputações desnecessárias.

  • Catalyst Optimizer e Tungsten: otimizadores internos que explicam o porquê de certas operações serem lentas ou rápidas.

📚 Explore os planos lógicos e físicos com explain() para entender o que está acontecendo sob o capô.

🔹 3. Delta Lake: O Formato Nativo e Transacional

O Delta Lake transforma o armazenamento em nuvem em uma base de dados transacional.


Funcionalidades essenciais:

  • Criação e manutenção de tabelas:

CREATE TABLE vendas_delta USING DELTA LOCATION '/mnt/datalake/vendas'

  • Operações MERGE INTO para upsert:

MERGE INTO target USING updates ON target.id = updates.id WHEN MATCHED THEN UPDATE SET  WHEN NOT MATCHED THEN INSERT

  • Time Travel:

SELECT * FROM vendas_delta VERSION AS OF 3

  • Performance com:

    • OPTIMIZE (compactação)

    • VACUUM (limpeza de versões antigas)

    • ZORDER BY (ordenamento para consultas rápidas)

🧠 A mágica do Delta está na consistência ACID em cima de arquivos de dados.

🔹 4. Automatização com Jobs e Workflows

Profissionais avançados não apenas executam notebooks — eles automatizam.


O que estudar:

  • Databricks Jobs: defina tarefas, agende execuções e crie fluxos com múltiplos steps.

  • Workflows com dependências e parâmetros.

  • Triggers baseados em tempo ou evento.

  • dbutils para lógica condicional, leitura de arquivos, controle de variáveis de ambiente etc.

python
dbutils.fs.ls("/mnt/datalake/")
🔁 Automatize o ETL completo de ingestão, transformação e carga com Jobs encadeados.

🔹 5. SQL no Databricks: Uma Arma que Você Precisa Dominar

Mesmo com PySpark, o SQL reina em muitas operações analíticas e exploratórias.


Boas práticas:

  • Queries sobre tabelas Delta (SELECT, JOIN, CTEs).

  • Window Functions:

ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY data DESC)

  • Criação de views e materializações para dashboards.

  • Uso do Databricks SQL Editor para criar dashboards interativos.

📊 O time de negócio provavelmente vai querer consumir seus dados via SQL. Esteja preparado.

🔹 6. Estudo Direcionado para Certificação

A certificação de Data Engineer Associate não apenas valida conhecimento — ela estrutura seu aprendizado.


Recursos recomendados:

  • Cursos gratuitos e pagos na Databricks Academy.

  • Simulados no ExamTopics e GitHub.

  • Estudo da documentação oficial: Spark e Databricks.

✅ A prova cobra conceitos de Spark, Delta, Jobs, SQL, pipelines e otimizações.

🔹 7. Repositórios, Comunidades e Fontes de Estudo

Alguns lugares que uso e recomendo fortemente:


🔹 8. Projetos Pessoais: Deixe o Conhecimento Respirar

Estudar é ótimo. Mas construir é o que transforma conhecimento em domínio.


Sugestão de projeto:

  • Ingestão de dados brutos com Autoloader.

  • Armazenamento nas camadas raw > bronze > silver > gold (modelo Medallion).

  • Criação de tabelas Delta com controle de versões.

  • Dashboards com SQL Analytics.

  • Automatização com Jobs e alertas.

🧪 Você só entende mesmo uma ferramenta quando ela quebra na sua mão e você precisa consertar.

📌 Conclusão

Dominar o Databricks exige prática, paciência e foco estratégico. O caminho pode parecer extenso, mas é extremamente recompensador — tanto em termos de carreira quanto em capacidade de entrega.

Quer crescer na área de dados? Databricks é um excelente investimento. Comece agora. Um passo por dia vale mais do que uma maratona uma vez por mês.

 
 
 

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