Curso Unstructured Dataload Into Hive Database Through PySpark
24 horasVisão 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 PráticoConteúdo 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
).
- Utilizando funções de string do PySpark (
- 2.3. Definindo Esquemas Programaticamente:
- Por que definir esquemas: controle, validação, desempenho.
StructType
eStructField
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.
- Visão geral das bibliotecas e abordagens para parsing de XML com Spark (ex:
- 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.
- Modos de escrita (
- 5.2. Particionamento e Bucketing para Hive:
- Particionamento:
partitionBy()
no PySpark ao escrever para Hive. - Bucketing:
bucketBy()
esortBy()
para otimizar joins. - Impacto no desempenho de leitura.
- Particionamento:
- 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.