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Stream Processing and Analysis with Apache Spark™ - Portuguese BR

Este curso orienta os alunos sobre como desenvolver aplicações de processamento de transmissão escaláveis e tolerantes a falhas usando a API Spark Structured Streaming no Databricks.


Observação: Para arquivos de aula SCORM, certifique-se de fechar a janela do SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão ‘Next Lesson’, pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como concluído.


Languages Available: English | 日本語 |  한국어 | 普通话 | español | français | português

Skill Level
Associate
Duration
2h
Prerequisites

Neste curso, o conteúdo foi desenvolvido para participantes com as seguintes habilidades, conhecimentos e capacidades:

• Conhecimento básico de programação

• Familiaridade com Python

• Compreensão básica de consultas SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY)

• Familiaridade com conceitos de processamento de dados

• Compreensão básica de Apache Spark

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Advanced Techniques with Apache Spark Declarative Pipelines - Portuguese BR

Este curso explora o Apache Spark Declarative Pipelines (SDP) do Databricks para a construção de pipelines de transmissão prontos para produção. Você aprenderá padrões de design avançados, aplicação robusta de qualidade de dados e integração entre plataformas, essenciais para a engenharia de lakehouse no mundo real.

Ao longo do curso, você mergulhará em técnicas modernas de ingestão de dados e processamento, dominando ferramentas como Liquid Clustering para otimização de configuração e o padrão Multiplex Streaming para eventos com esquemas mistos. Ao final dos módulos, você saberá como lidar com confiança com a evolução do esquema, automatizar o change data capture (CDC) e garantir a integridade de dados.

Por meio de aulas e demonstrações práticas, você irá:

• Criar pipelines com múltiplos fluxos para realizar ingestão de dados de múltiplas fontes em uma Tabela Bronze unificada.

• Aplicar Liquid Clustering e Expectativas de Qualidade de Dados nas camadas Prata e Ouro.

• Implementar o padrão Multiplex com Iceberg UniForm para acesso a dados entre plataformas.

• Automatizar o acompanhamento de história do SCD Tipo 2 usando AUTO CDC INTO.

• Projetar pipelines de quarentena com perda zero de dados para auditar e gerenciar registros inválidos.

Observação: 

1. Este curso é o primeiro da série "Engenharia de Dados Avançada com Databricks".

2. Para arquivos de aula SCORM, feche a janela do SCORM após concluir o conteúdo. Não clique no botão “Próxima lição”, pois isso pode impedir que o módulo SCORM seja marcado como concluído.

Free
4h
Professional

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