Módulo
Projeto
Ensina a planejar um Data Lake eficiente, desde requisitos até escolha de ferramentas e layout de dados.
- 01Layout de dados e particionamento: o que decide performance e custoO layout físico e lógico dos dados em um Data Lake Hadoop define performance e custo. Particionamento adequado e escolha de formatos como Parquet ou ORC são decisivos para consultas rápidas e armazenamento eficiente.
- 02Escolhendo componentes: quando usar Hive, Ranger e Airflow no seu Data LakeA escolha dos componentes certos define o sucesso do seu Data Lake. Hive, Ranger e Airflow cumprem papéis distintos e complementares na governança, processamento e orquestração de dados. Entender quando e como integrá-los evita gargalos, falhas de segurança e retrabalho.
