APRENDER. PRATICAR. EVOLUIR.Conceito e mecanismo
Uma solução de dados combina armazenamento, processamento, catálogo e consumidores. Delta Lake acrescenta transações e controlo de versões às tabelas; Unity Catalog organiza objetos e governa acesso. Compute executa consultas e transformações, mas aumentar capacidade não corrige uma regra de negócio errada. Distingue serverless, recursos clássicos configuráveis e SQL warehouses. A escolha depende das APIs necessárias, bibliotecas, rede, políticas, disponibilidade regional e padrão de execução. Confirma compatibilidade antes de comparar custo. Define critérios de aceitação sobre frescura, completude, correção e possibilidade de recuperação. Uma tabela disponível pode conter dados de ontem, e um job bem-sucedido pode ter processado apenas parte da origem.
Aplicação guiada
Num projeto fictício de posições de fundos, o relatório tem de estar pronto antes de uma reunião operacional. Mede chegada dos dados, espera por recursos, duração da transformação e publicação. Se a maior parte do atraso ocorre antes de começar a execução, afinar um join pode ter pouco efeito no prazo total. Compara alternativas com dados representativos e inclui tempo de arranque, custo de execução e tarefas de manutenção. Entrega a APS um mapa de produtores, tabelas, jobs e consumidores, com responsáveis e sinais de falha. A arquitetura medallion é um padrão recomendado para separar dados recebidos, validados e orientados ao consumo; os nomes bronze, silver e gold não garantem qualidade por si próprios.
Um relatório rápido mas desatualizado falha o contrato de entrega.
Armadilhas comuns
Capacidade como correção universal; sucesso técnico como completude; escolher compute sem requisitos.
Tópicos relacionados: Ingestão incremental, estado e esquema · Transformação, granularidade e qualidade · Jobs, dependências e recuperação
Define o resultado esperado e mede o caminho completo até ao consumidor.
Referência: Databricks compute · 2026-05-04