Leitura e Escrita de Fontes de Dados

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Leitura e Escrita de Fontes de Dados

Domine a leitura/escrita dos formatos CSV, JSON, Parquet, Avro e ORC com particionamento, modos de salvamento e compressão

O Spark suporta diversos formatos de dados, cada um com trade-offs em desempenho, suporte a esquemas e compressão. Escolher o formato e a estratégia de escrita corretos é crucial para construir pipelines de dados eficientes.

Formatos Suportados

Formato	Esquema	Compressão	Dividível	Melhor Para
Parquet	Sim (nativo)	Snappy, gzip, zstd	Sim	Analítica, acesso colunar
ORC	Sim (nativo)	Snappy, zlib, zstd	Sim	Cargas de trabalho Hive/ACID
Avro	Sim (embutido)	Snappy, deflate	Sim	Streaming, Kafka
JSON	Esquema inferido	gzip	Sim (delimitado por linhas)	Semiestruturado, interoperabilidade
CSV	Esquema inferido	gzip	Sim	Sistemas legados, tabelas simples

Leitura de Fontes de Dados

Parquet (Colunar, Padrão)

python

# Ler Parquet (esquema preservado nativamente)
df = spark.read.parquet("data/sales.parquet")

# Ler com poda de esquema (apenas ler colunas necessárias)
df = spark.read.parquet("data/sales.parquet").select("date", "amount")

# Ler Parquet particionado
df = spark.read.parquet("data/sales/", basePath="data/sales/")

✅Sucesso

Parquet é o formato recomendado para análise. Seu armazenamento colunar, pushdown de predicados e preservação de esquema o tornam a escolha mais eficiente para o Spark.

ORC (Optimized Row Columnar)

python

# Ler ORC
df = spark.read.orc("data/sales.orc")

# Com esquema
schema = StructType([...])
df = spark.read.schema(schema).orc("data/sales.orc")

Avro (Baseado em Linhas)

python

# Ler Avro (requer pacote spark-avro)
df = spark.read.format("avro").load("data/events.avro")

# Ler versão específica de esquema Avro
df = spark.read \
    .option("avroSchema", '{"type":"record","name":"Event","fields":[{"name":"id","type":"int"}]}') \
    .format("avro") \
    .load("data/specific.avro")

CSV

python

# Ler CSV com opções completas
df = spark.read \
    .option("header", "true") \
    .option("inferSchema", "true") \
    .option("sep", ",") \
    .option("quote", "\"") \
    .option("escape", "\\") \
    .option("mode", "PERMISSIVE") \
    .option("nullValue", "NULL") \
    .option("dateFormat", "yyyy-MM-dd") \
    .option("timestampFormat", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss") \
    .option("maxColumns", "2048") \
    .csv("data/people.csv")

⚠️Aviso

CSV não tem esquema nativo. A inferência requer uma passagem extra sobre os dados. Sempre forneça um esquema explícito para pipelines de produção.

JSON

python

# Ler JSON Lines (um objeto JSON por linha)
df = spark.read.json("data/events.json")

# Ler JSON multilinha
df = spark.read \
    .option("multiLine", "true") \
    .option("primitivesAsString", "false") \
    .option("prefersDecimal", "false") \
    .option("allowComments", "false") \
    .option("allowUnquotedFieldNames", "false") \
    .json("data/nested_data.json")

# Ler JSON comprimido
df = spark.read.json("data/events.json.gz")

Escrita de Fontes de Dados

Modos de Escrita

python

# Overwrite (substituir dados existentes)
df.write.mode("overwrite").parquet("output/")

# Append (adicionar a dados existentes)
df.write.mode("append").parquet("output/")

# Ignore (não fazer nada se a saída existir)
df.write.mode("ignore").parquet("output/")

# ErrorIfExists (padrão — falhar se a saída existir)
df.write.mode("errorifexists").parquet("output/")

ℹ️Nota

overwrite substitui todo o diretório de saída, não arquivos individuais. Se quiser sobrescrever apenas partições específicas, use sobrescrita dinâmica de partições.

Escrita com Particionamento

python

# Particionar por uma ou mais colunas
df.write \
    .mode("overwrite") \
    .partitionBy("year", "month") \
    .parquet("data/sales_partitioned")

# Sobrescrita dinâmica de partições (apenas sobrescreve partições correspondentes)
spark.conf.set("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic")
df.write \
    .mode("overwrite") \
    .partitionBy("year", "month") \
    .parquet("data/sales_partitioned")

Escrita com Compressão

python

# Compressão Parquet
df.write \
    .option("compression", "snappy") \
    .parquet("output/sales_snappy.parquet")

# Codecs disponíveis: snappy, gzip, lzo, brotli, lz4, zstd
# Snappy: Rápido + compressão moderada (melhor para a maioria dos casos)
# Gzip: Lento + alta compressão (arquivamento, armazenamento lento)
# Zstd: Rápido + boa compressão (equilíbrio)

# Compressão ORC
df.write \
    .option("compression", "zlib") \
    .orc("output/sales.orc")

# Compressão CSV
df.write \
    .option("compression", "gzip") \
    .csv("output/sales_csv_gz/")

# Compressão JSON
df.write \
    .option("compression", "gzip") \
    .json("output/sales_json_gz/")

Opções Avançadas de Escrita

python

# Controlar número de arquivos de saída
df.coalesce(4).write.parquet("output/")  # 4 arquivos de saída
df.repartition(10).write.parquet("output/")  # 10 arquivos de saída

# Máximo de registros por arquivo (evitar arquivos pequenos)
df.write \
    .option("maxRecordsPerFile", 500000) \
    .parquet("output/")

# Arquivo único de saída
df.coalesce(1).write \
    .option("header", "true") \
    .csv("output/single_file.csv")

Leitura de Múltiplas Fontes

python

# Ler todos os arquivos Parquet em um diretório
df = spark.read.parquet("data/year=2024/*/")

# Ler com globs de caminho
df = spark.read \
    .option("basePath", "data/") \
    .parquet("data/year=2024/month=*/day=*/")

# Ler múltiplos caminhos específicos
df = spark.read.parquet("data/sales_2024.parquet", "data/sales_2025.parquet")

Mesclagem de Esquemas

python

# Mesclagem de esquemas Parquet (dois arquivos com esquemas diferentes)
spark.conf.set("spark.sql.parquet.mergeSchema", "true")

df1 = spark.createDataFrame([(1, "Alice")], ["id", "name"])
df1.write.mode("overwrite").parquet("data/merge_test/")

df2 = spark.createDataFrame([(2, 50000)], ["id", "salary"])
df2.write.mode("append").parquet("data/merge_test/")

merged = spark.read.parquet("data/merge_test/")
merged.printSchema()
# id, name, salary  (todas as colunas mescladas)

⚠️Aviso

A mesclagem de esquemas é cara: requer ler todos os arquivos para descobrir seus esquemas antes do processamento. Use-a apenas quando necessário.

Exemplos de Conversão de Formatos

python

# CSV para Parquet (padrão ETL comum)
df_csv = spark.read.option("header", "true").csv("data/input/")
df_csv.write.parquet("data/processed/")

# JSON para ORC (para compatibilidade com Hive)
df_json = spark.read.json("data/events.json")
df_json.write.orc("data/events_processed/")

# Parquet para Avro (para sink do Kafka)
df_parquet = spark.read.parquet("data/sales.parquet")
df_parquet.write.format("avro").save("data/sales_avro/")

Comparação de Desempenho de Fontes de Dados

Operação	Parquet	ORC	Avro	JSON	CSV
Velocidade de leitura	Mais rápido	Rápido	Moderado	Lento	Lento
Velocidade de escrita	Moderada	Lenta	Rápida	Moderada	Rápida
Taxa de compressão	4-8x	5-10x	2-4x	2-5x	2-5x
Evolução de esquema	Boa	Boa	Excelente	Boa	Ruim
Dividível	Sim	Sim	Sim	Sim (linha)	Sim
Dados aninhados	Excelente	Excelente	Bom	Nativo	Ruim

Perguntas de Prática

Quais são as vantagens do Parquet sobre o CSV para cargas de trabalho de análise?
Como os modos de escrita (overwrite, append, ignore) diferem?
Quando você usaria Avro em vez de Parquet?
Qual codec de compressão oferece o melhor equilíbrio entre velocidade e compressão?
Como você controla o número de arquivos de saída ao escrever?
O que é sobrescrita dinâmica de partições e quando é útil?
Como funciona a mesclagem de esquemas no Parquet?
Qual é o propósito do maxRecordsPerFile?
Como você lê dados de múltiplos diretórios particionados?
Como você converte um conjunto de dados CSV para Parquet eficientemente?

Progresso70%

Particionamento e Bucketing

Melhores Práticas de ETL

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Contéudo do Curso

1. Transformações Complexas 2. Funções UDF 3. Agregações Avançadas 4. Estratégias de Join 5. Técnicas de Otimização 6. Particionamento e Bucketing 7. Leitura e Escrita de Fontes de Dados 8. Melhores Práticas de ETL 9. Spark SQL Avançado 10. Projeto Intermediário: Pipeline ETL de Logs de Servidor Web