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. |