Curso Unstructured Dataload Into Hive Database Through PySpark

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Curso Unstructured Dataload Into Hive Database Through PySpark

24 horas
Visão Geral

Este Curso Unstructured Dataload Into Hive Database Through PySpark é essencial para engenheiros de dados, cientistas de dados, analistas de Big Data e desenvolvedores que precisam transformar grandes volumes de dados brutos e não estruturados em informações utilizáveis para análise e reporting. Do ponto de vista técnico, você aprenderá a usar o PySpark para ingerir, processar e estruturar dados provenientes de fontes não convencionais (como logs, textos livres e documentos semi-estruturados como JSON) e, em seguida, carregá-los de forma eficiente em tabelas do Hive. Cobriremos desde a leitura inicial dos dados, passando por técnicas de parsing e transformação usando DataFrames do Spark, até o gerenciamento de esquemas (inferidos e definidos programaticamente) e estratégias de particionamento e bucketing para otimizar o acesso no Hive. O foco será em cenários práticos e na resolução de desafios comuns da manipulação de dados não estruturados em escala.

Curso Unstructured Dataload Into Hive Database Through PySpark , a capacidade de extrair valor de dados não estruturados é um diferencial competitivo crucial para qualquer empresa "data-driven". Este curso capacita os profissionais a desbloquear insights valiosos que estão ocultos em formatos de dados complexos, transformando-os em ativos acessíveis para análise. Ao dominar a integração entre PySpark e Hive, as organizações podem reduzir custos de processamento, acelerar a entrega de projetos de dados, melhorar a qualidade dos dados para tomada de decisões e escalar suas operações de ingestão sem a necessidade de modelos rígidos pré-definidos. Profissionais com essa expertise são indispensáveis para construir pipelines de dados robustos e flexíveis em ambientes de Big Data.

Objetivo

Ao final do Curso Unstructured Dataload Into Hive Database Through PySpark , você será capaz de:

  • Compreender os desafios e oportunidades dos dados não estruturados em ambientes de Big Data.
  • Configurar um ambiente PySpark para integração com o Hive Metastore.
  • Ler e processar dados não estruturados (textos, logs) e semi-estruturados (JSON) usando o PySpark.
  • Aplicar técnicas de parsing e transformação (regex, funções de string, UDFs) para estruturar dados brutos.
  • Definir e gerenciar esquemas (inferência e explícita) para DataFrames no PySpark.
  • Gravar DataFrames processados em tabelas Hive (gerenciadas e externas).
  • Implementar estratégias de particionamento e bucketing no Hive para otimizar o desempenho de consultas.
  • Tratar dados inconsistentes e erros durante o processo de ingestão.
  • Otimizar o desempenho de jobs PySpark para carregamento de dados em grande escala.
  • Utilizar conceitos de Spark SQL para interagir com dados antes e depois do carregamento em Hive.
Publico Alvo
  • Engenheiros de Dados: Para construir pipelines de ingestão e processamento de dados não estruturados.
  • Cientistas de Dados: Que precisam preparar e estruturar dados brutos para análise e modelagem.
  • Analistas de Big Data: Para trabalhar com conjuntos de dados complexos e de grande volume.
  • Desenvolvedores: Que buscam expandir suas habilidades em processamento distribuído com PySpark.
  • Qualquer profissional com experiência em Python e SQL interessado em trabalhar com dados não estruturados em escala Hadoop/Spark.
Pre-Requisitos
  • Conhecimento intermediário de Python: Funções, estruturas de dados (listas, dicionários), módulos.
  • Conhecimento intermediário de SQL: DDL (CREATE TABLE), DML (INSERT, SELECT), JOINS.
  • Noções básicas de Big Data e ecossistema Hadoop (HDFS, MapReduce conceitual).
  • Noções básicas de Apache Spark e PySpark (RDDs, DataFrames).
  • Familiaridade com o uso da linha de comando Linux.
Materiais
Inglês/Português/Lab Prático
Conteúdo Programatico

Módulo 1: Fundamentos da Ingestão de Dados em Big Data (4 horas)

  • 1.1. Desafios dos Dados Não Estruturados:
    • Tipos de dados não estruturados e semi-estruturados (logs, texto, JSON, XML).
    • Diferenças entre Schema-on-Write (tradicional) e Schema-on-Read (Big Data).
    • O papel do Hive no ecossistema Big Data para estruturar dados.
  • 1.2. Revisão de PySpark para Ingestão:
    • Arquitetura do Spark: Driver, Executors, Tasks.
    • SparkSession: o ponto de entrada para trabalhar com Spark.
    • RDDs vs. DataFrames: quando e por que usar DataFrames para dados estruturados.
    • Configuração do PySpark para integração com Hive Metastore: Habilitando o suporte a Hive.
  • 1.3. Introdução ao Hive e suas Tabelas:
    • Tabelas Gerenciadas vs. Tabelas Externas no Hive.
    • Particionamento e Bucketing: conceito e benefícios para desempenho.
    • Formatos de armazenamento (Parquet, ORC, TextFile) e compressão.
  • Prática: Configurar um ambiente PySpark para se conectar ao Hive Metastore. Explorar o Hive CLI para criar um banco de dados e uma tabela externa simples.

Módulo 2: Carregamento e Parsing de Dados Textuais (4 horas)

  • 2.1. Lendo Dados Textuais com PySpark:
    • spark.read.text(): Lendo arquivos linha a linha.
    • spark.read.csv(): Lendo arquivos CSV (mesmo que "não estruturados" se o separador for padrão).
    • Opções de leitura (header, inferSchema, separator).
  • 2.2. Parsing de Logs e Textos Livres:
    • Utilizando funções de string do PySpark (split, substring, trim).
    • Aplicação de Expressões Regulares (regexp_extract, regexp_replace) para extrair informações.
    • Conversão de tipos de dados (cast).
  • 2.3. Definindo Esquemas Programaticamente:
    • Por que definir esquemas: controle, validação, desempenho.
    • StructType e StructField para criar esquemas complexos.
    • Aplicando o esquema ao DataFrame lido.
  • Prática: Ingerir um arquivo de log de servidor (ou texto livre). Aplicar funções de string e regex para extrair campos relevantes (data, IP, mensagem). Definir um esquema programaticamente e aplicá-lo ao DataFrame resultante.

Módulo 3: Carregamento e Estruturação de Dados Semi-Estruturados (4 horas)

  • 3.1. Processando JSON com PySpark:
    • spark.read.json(): Lendo arquivos JSON (um por linha ou multi-linha).
    • Inferência de esquema para JSON.
    • Acessando campos aninhados e arrays dentro de JSON.
    • Funções para manipulação de JSON (from_json, to_json, json_tuple).
  • 3.2. Normalização de Dados Semi-Estruturados:
    • explode(): Desaninhando arrays para criar múltiplas linhas.
    • Achatar estruturas aninhadas (flatten).
    • Trabalhando com objetos JSON complexos.
  • 3.3. (Opcional/Avançado) Desafios com XML:
    • Visão geral das bibliotecas e abordagens para parsing de XML com Spark (ex: spark-xml).
    • Complexidade e estratégias para estruturar XML.
  • Prática: Ingerir um arquivo JSON com estrutura aninhada e/ou arrays. Usar funções do PySpark para normalizar os dados, "achatando" a estrutura para um formato tabular adequado para Hive.

Módulo 4: Qualidade de Dados, Transformações e UDFs (4 horas)

  • 4.1. Transformações Essenciais do DataFrame API:
    • select(), withColumn(), filter(), groupBy(), orderBy().
    • Unindo DataFrames (join).
    • Agregações e funções de janela.
  • 4.2. Tratamento de Valores Ausentes e Inconsistentes:
    • na.drop(), na.fill().
    • Tratamento de tipos de dados (cast) e valores inválidos.
    • Estratégias de limpeza de dados.
  • 4.3. User Defined Functions (UDFs) em PySpark:
    • Quando e por que criar UDFs para lógica customizada.
    • Criando UDFs Python simples e registrando-as no Spark.
    • Cuidados com desempenho ao usar UDFs.
  • 4.4. Validação de Dados:
    • Implementando regras de validação após o parsing.
    • Identificando e isolando registros inválidos.
  • Prática: Aplicar diversas transformações ao DataFrame processado. Criar uma UDF Python para uma lógica de parsing customizada. Adicionar etapas de tratamento de valores ausentes e validação de dados.

Módulo 5: Carregamento de Dados no Hive e Otimização (4 horas)

  • 5.1. Escrevendo DataFrames para o Hive:
    • Modos de escrita (mode='append', mode='overwrite', mode='ignore', mode='errorifexists').
    • saveAsTable(): Criando tabelas gerenciadas Hive a partir de DataFrames.
    • insertInto(): Inserindo dados em tabelas Hive existentes.
    • Gravando em tabelas Hive externas.
  • 5.2. Particionamento e Bucketing para Hive:
    • Particionamento: partitionBy() no PySpark ao escrever para Hive.
    • Bucketing: bucketBy() e sortBy() para otimizar joins.
    • Impacto no desempenho de leitura.
  • 5.3. Formatos de Armazenamento Otimizados:
    • Escrevendo dados em formato Parquet e ORC para o Hive.
    • Benefícios de compressão e codificação colunar.
  • 5.4. Gerenciamento de Esquema e Evolução:
    • Opções para lidar com mudanças de esquema ao longo do tempo.
    • Adicionando colunas, alterando tipos (cuidados).
  • Prática: Escrever o DataFrame final processado para uma tabela Hive particionada no formato Parquet. Experimentar com diferentes modos de escrita e observar o resultado no Hive.
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