Processamento de dados procedimental vs. declarativo na Databricks

Este artigo aborda as diferenças entre a programação processual e declarativa e seu uso em Databricks.

A programação procedimental e declarativa são dois paradigmas fundamentais de programação na ciência da computação. Cada um representa uma abordagem diferente para estruturar e executar instruções.

• Com a programação procedural, o senhor especifica como a tarefa deve ser realizada, definindo sequências explícitas de operações.
• A programação declarativa concentra-se no que precisa ser alcançado, deixando que o sistema subjacente determine a melhor maneira de executar a tarefa.

Ao projetar o pipeline de dados, os engenheiros devem escolher entre modelos de processamento de dados processuais e declarativos. Essa decisão afeta a complexidade, a capacidade de manutenção e a eficiência do fluxo de trabalho. Esta página explica as diferenças, vantagens e desafios desses modelos key e quando usar cada abordagem.

O que é processamento processual de dados?

O processamento processual de dados segue uma abordagem estruturada em que etapas explícitas são definidas para manipular dados. Esse modelo está estreitamente alinhado com a programação imperativa, enfatizando uma sequência de comandos que determina como os dados devem ser processados.

Características do processamento processual

A seguir estão as características do processamento processual:

• Execução passo a passo: O desenvolvedor define explicitamente a ordem das operações.
• Uso de estruturas de controle: Loops, condicionais e funções gerenciam o fluxo de execução.
• Controle detalhado de recursos: Permite otimizações refinadas e ajuste manual de desempenho.
• Conceitos relacionados: A programação processual é uma subclasse da programação imperativa.

Casos de uso comuns para processamento processual

A seguir estão os casos de uso diário para processamento processual:

• Pipeline ETL personalizado que requer lógica processual.
• Otimizações de desempenho de baixo nível em lotes e transmissão de fluxo de trabalho.
• Sistemas legados ou scripts imperativos existentes.

Processamento de procedimentos com Apache Spark e Databricks Jobs

O Apache Spark segue principalmente um modelo processual para o processamento de dados. Use o Databricks Jobs para adicionar lógica de execução explícita para definir transformações e ações passo a passo em dados distribuídos.

O que é processamento declarativo de dados?

O processamento declarativo de dados abstrai o como e se concentra na definição do resultado desejado. Em vez de especificar instruções passo a passo, os desenvolvedores definem a lógica das transformações, e o sistema determina o plano de execução mais eficiente.

Características do processamento declarativo

A seguir estão as características do processamento declarativo:

• Abstração dos detalhes da execução: os usuários descrevem o resultado desejado, não as etapas para alcançá-lo.
• Otimização automática: o sistema aplica o planejamento de consultas e o ajuste de execução.
• Complexidade reduzida: elimina a necessidade de estruturas de controle explícitas, melhorando a capacidade de manutenção.
• Conceitos relacionados: A programação declarativa inclui paradigmas de programação funcionais e específicos do domínio.

Casos de uso comuns para processamento declarativo

A seguir estão os casos de uso comuns do processamento declarativo:

• Transformações baseadas em SQL em lotes e transmissão de fluxo de trabalho.
• Estruturas de processamento de dados de alto nível, como o Delta Live Tables (DLT).
• Cargas de trabalho de dados escaláveis e distribuídas que exigem otimizações automatizadas.

Processamento declarativo com DLT

O DLT é uma estrutura declarativa projetada para simplificar a criação de um pipeline de processamento de transmissão confiável e sustentável. Ao especificar quais dados devem ser ingeridos e como transformá-los, a DLT automatiza key aspectos do gerenciamento de pipeline, incluindo orquestração, gerenciamento de compute, monitoramento, aplicação da qualidade dos dados e tratamento de erros.

Principais diferenças: processamento processual vs. declarativo

Aspecto	Processamento processual	Processamento declarativo
Controle	Controle total sobre a execução	Execução tratada pelo sistema
Complexidade	Pode ser complexo e detalhado	Geralmente mais simples e conciso
Otimização	Requer ajuste manual	Otimização de manipulações do sistema
Flexibilidade	Alto, mas requer experiência	Mais baixo, mas mais fácil de usar
Casos de uso	Pipeline personalizado, ajuste de desempenho	SQL consultas, gerenciar pipeline

Quando escolher o processamento processual ou declarativo

A tabela a seguir descreve alguns dos key pontos de decisão para processamento processual e declarativo:

Processamento processual	Processamento declarativo
É necessário um controle refinado sobre a lógica de execução.	O desenvolvimento e a manutenção simplificados são prioridades.
As transformações envolvem regras comerciais complexas que são difíceis de expressar de forma declarativa.	As transformações baseadas em SQL ou gerenciar fluxo de trabalho eliminam a necessidade de controle processual.
As otimizações de desempenho precisam de ajuste manual.	As estruturas de processamento de dados, como a DLT, oferecem otimizações integradas.