Python para Engenharia de Dados em Big Data: Airflow e Spark
Neste artigo, você encontrará uma explicação detalhada sobre como usar Python para engenharia de dados, incluindo integração com Spark e Airflow, exemplos práticos, melhores práticas e estratégias para lidar com dados em larga escala.
1. O papel da engenharia de dados
Engenharia de dados é a disciplina que garante que dados brutos se transformem em informações confiáveis e prontas para análise ou consumo por sistemas de Machine Learning.
Principais responsabilidades:
Extração de dados de múltiplas fontes (bancos de dados, APIs, arquivos, streaming);
Armazenamento em data warehouses, lakes ou bancos distribuídos;
Orquestração de pipelines de forma confiável e escalável;
Monitoramento e automação de processos de dados.
2. Por que Python?
Python é amplamente usado na engenharia de dados por:
Possuir bibliotecas robustas para manipulação de dados (pandas, NumPy, PySpark);
Ser versátil e legível, facilitando prototipagem e manutenção;
Integrar facilmente com ferramentas de orquestração como Airflow;
Possuir suporte a Big Data e computação distribuída, como Spark e Dask.
3. Apache Spark com Python (PySpark)
Apache Spark é um framework de processamento distribuído, ideal para lidar com datasets gigantescos e realizar análises complexas rapidamente.
Principais conceitos
RDD (Resilient Distributed Dataset): estrutura fundamental distribuída;
DataFrame Spark: similar ao pandas DataFrame, mas distribuído;
Transformações: operações que retornam novos datasets (map, filter, groupBy);
Ações: operações que retornam resultados (collect, count, show);
Spark SQL: consulta de dados distribuídos com sintaxe SQL.
Instalando PySpark
pip install pyspark
4. Exemplo: Processamento de grandes arquivos CSV
from pyspark.sql import SparkSession
# Criar SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("Engenharia de Dados Big Data") \
.getOrCreate()
# Carregar CSV distribuído
df = spark.read.csv("grandes_dados.csv", header=True, inferSchema=True)
# Transformações
df_filtrado = df.filter(df.idade > 30)
df_agrupado = df_filtrado.groupBy("cidade").sum("salario")
# Mostrar resultados
df_agrupado.show()
Spark distribui o processamento em vários nós ou núcleos;
Operações como
filteregroupBysão executadas de forma paralela e escalável.
5. Integração com Airflow
Apache Airflow é uma ferramenta de orquestração de workflows, permitindo agendar, monitorar e executar pipelines de dados de forma confiável.
Principais conceitos
DAG (Directed Acyclic Graph): representa o fluxo de tarefas;
Operator: define tarefas individuais, como PythonOperator, BashOperator, SparkSubmitOperator;
Scheduler: agenda execução das DAGs;
Executor: executa tarefas em paralelo;
XComs: troca de informações entre tarefas.
Instalando Airflow
pip install apache-airflow
Dica: use um ambiente virtual e inicialize Airflow com
airflow db init.
6. Exemplo: Pipeline simples com Airflow
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime
def extrair_dados():
print("Extraindo dados de fontes externas")
def transformar_dados():
print("Transformando e limpando dados")
def carregar_dados():
print("Carregando dados para Data Warehouse")
# DAG
dag = DAG(
'pipeline_big_data',
description='Pipeline de ETL com Python e Airflow',
schedule_interval='@daily',
start_date=datetime(2025, 10, 1),
catchup=False
)
# Tarefas
t1 = PythonOperator(task_id='extrair', python_callable=extrair_dados, dag=dag)
t2 = PythonOperator(task_id='transformar', python_callable=transformar_dados, dag=dag)
t3 = PythonOperator(task_id='carregar', python_callable=carregar_dados, dag=dag)
# Dependências
t1 >> t2 >> t3
DAG executa extração, transformação e carregamento de forma automatizada;
Permite escalabilidade e monitoramento centralizado.
7. Integrando Spark e Airflow
Airflow permite disparar tarefas Spark usando SparkSubmitOperator:
from airflow.providers.apache.spark.operators.spark_submit import SparkSubmitOperator
spark_task = SparkSubmitOperator(
task_id='processar_dados_spark',
application='/path/to/seu_script_spark.py',
conn_id='spark_default',
dag=dag
)
t1 >> spark_task >> t3
Spark processa grandes datasets;
Airflow garante execução confiável e agendada.
8. Boas práticas na engenharia de dados com Python
Evite mover dados desnecessariamente: mantenha processamento próximo à fonte;
Particione dados grandes para paralelismo eficiente;
Use Airflow para agendamento e monitoramento de pipelines;
Teste pipelines localmente antes de rodar em cluster;
Documente DAGs e scripts Spark;
Monitore recursos (CPU, memória, disco) para evitar gargalos.
9. Casos de uso avançados
ETL para Data Lakes e Data Warehouses;
Pré-processamento de dados para Machine Learning distribuído;
Monitoramento de logs em larga escala e alertas automáticos;
Processamento de streams em tempo real (Kafka + Spark Streaming + Airflow);
Simulações financeiras ou científicas distribuídas.
10. Conclusão
Python, combinado com Spark e Airflow, oferece uma solução completa para engenharia de dados em Big Data:
Spark: processamento distribuído e escalável de grandes datasets;
Airflow: orquestração confiável, agendamento e monitoramento de pipelines;
Python torna tudo flexível, legível e integrável com outras ferramentas e bibliotecas de dados.
Ao dominar essas ferramentas, engenheiros de dados podem criar pipelines robustos e eficientes, capazes de lidar com terabytes de dados e cargas complexas, tudo de forma automatizada e monitorada.
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