Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p>Evolução histórica, comparação de paradigmas e implementação de arquiteturas modernas de plataformas de dados corporativos. Analisa detalhadamente a Arquitetura Lambda proposta por Nathan Marz: a segregação entre a camada em lote (Batch Layer com HDFS/Spark para precisão e reprocessamento histórico completo), a camada de velocidade (Speed Layer com Storm/Flink para baixa latência) e a camada de serviço (Serving Layer com bancos NoSQL como HBase ou Cassandra para fusão das visões). Disseca as limitações operacionais da Arquitetura Lambda: a infame duplicidade de lógica de negócio em bases de código distintas (ex: Java para MapReduce e Scala/Clojure para streaming), custos operacionais duplicados e inconsistências temporais nas consultas analíticas. Examina a superação da Lambda pela Arquitetura Kappa proposta por Jay Kreps: eliminação da camada batch tradicional, adoção de um log imutável de eventos como fonte única da verdade e reprocessamento histórico efetuado através do replay de streams de dados a partir de offsets passados. Investiga a revolução dos Data Lakehouses: a convergência entre a flexibilidade e baixo custo de armazenamento de objetos em nuvem (Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage) e as garantias transacionais de Data Warehouses corporativos. Analisa a fundo os novos formatos de tabela aberta: Apache Iceberg, Delta Lake e Apache Hudi. Estuda a camada de metadados transacionais (snapshot isolation, manifest files, commit logs JSON/Avro), suporte a transações ACID concorrentes sem bloqueio global, capacidades avançadas de Time-Travel (consultas a versões históricas pontuais da tabela) e evolução in-place de esquemas e particionamento (hidden partitioning). Discute os princípios organizacionais do Data Mesh teorizados por Zhamak Dehghani: descentralização da propriedade de dados orientada a domínios de negócio, dados como produto (Data as a Product), plataforma de infraestrutura de dados de autosserviço e governança computacional federada.</p>

Evolução histórica, comparação de paradigmas e implementação de arquiteturas modernas de plataformas de dados corporativos. Analisa detalhadamente a Arquitetura Lambda proposta por Nathan Marz: a segregação entre a camada em lote (Batch Layer com HDFS/Spark para precisão e reprocessamento histórico completo), a camada de velocidade (Speed Layer com Storm/Flink para baixa latência) e a camada de serviço (Serving Layer com bancos NoSQL como HBase ou Cassandra para fusão das visões). Disseca as limitações operacionais da Arquitetura Lambda: a infame duplicidade de lógica de negócio em bases de código distintas (ex: Java para MapReduce e Scala/Clojure para streaming), custos operacionais duplicados e inconsistências temporais nas consultas analíticas. Examina a superação da Lambda pela Arquitetura Kappa proposta por Jay Kreps: eliminação da camada batch tradicional, adoção de um log imutável de eventos como fonte única da verdade e reprocessamento histórico efetuado através do replay de...