Entendendo os Notebooks

Conceito

Notebooks são documentos interativos que combinam código executável, visualizações e texto explicativo em células sequenciais. No Microsoft Fabric, notebooks PySpark permitem processar grandes volumes de dados usando computação distribuída.

Quando usar notebooks:

• Transformações complexas com lógica condicional
• Ingestão de APIs REST com autenticação
• Processamento que exige bibliotecas Python específicas
• Debug e exploração de dados
• Prototipagem antes de produtizar

Quando evitar notebooks:

• Transformações simples de mapeamento (use Dataflow Gen2)
• Cópia direta de dados (use Copy Activity)
• Apenas orquestração (use Pipeline)

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Framework SIEPV

Padrão de organização de células para notebooks PySpark no Microsoft Fabric.

O framework SIEPV divide notebooks em 6 células com responsabilidades claras, facilitando manutenção, debug e reuso.

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  S  │ Setup          │ Imports, configs, parâmetros         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  I  │ Inicialização  │ Conexões, validações, estruturas     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  E  │ Extração       │ Leitura das fontes de dados          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  P  │ Processamento  │ Transformações, regras de negócio    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  V  │ Gravação       │ Persistência no destino              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  V  │ Validação      │ Resumo, testes, amostras             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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Células em Detalhe

1. Setup

Responsabilidade: Configurar o ambiente e definir parâmetros editáveis.

Conteúdo:

• Imports de bibliotecas
• Configurações do Spark
• Credenciais (referência ao Key Vault)
• Parâmetros da execução (URLs, tabelas, modos)
• Constantes

Exemplo:

# %% Célula 1: Setup

import os
from pyspark.sql import functions as F

spark.conf.set("spark.sql.session.timeZone", "America/Sao_Paulo")

# Parâmetros
SOURCE_TABLE = "LH_Corp_Bronze.vendas.tb_pedidos"
TARGET_TABLE = "LH_Corp_Silver.vendas.tb_pedidos"
WRITE_MODE = "overwrite"

Pergunta que responde: "O que preciso e como configurar?"

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2. Inicialização

Responsabilidade: Validar pré-requisitos e preparar estruturas.

Conteúdo:

• Autenticação em APIs/serviços
• Validação de tabelas/arquivos existentes
• Criação de schemas/databases
• Verificação de permissões

Exemplo:

# %% Célula 2: Inicialização

# Validar tabela fonte existe
if not spark.catalog.tableExists(SOURCE_TABLE):
    raise RuntimeError(f"Tabela fonte não encontrada: {SOURCE_TABLE}")

# Criar schema de destino
spark.sql("CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS LH_Corp_Silver.vendas")

print("✓ Inicialização concluída")

Pergunta que responde: "Está tudo pronto para executar?"

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3. Extração

Responsabilidade: Ler dados das fontes.

Conteúdo:

• Leitura de tabelas Delta
• Download de arquivos externos
• Chamadas a APIs
• Queries em bancos de dados

Exemplo:

# %% Célula 3: Extração

df_raw = spark.table(SOURCE_TABLE)

print(f"Registros lidos: {df_raw.count():,}")

Pergunta que responde: "De onde vêm os dados?"

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4. Processamento

Responsabilidade: Aplicar transformações e regras de negócio.

Conteúdo:

• Limpeza e padronização
• Conversão de tipos
• Joins e agregações
• Regras de negócio
• Adição de metadados

Exemplo:

# %% Célula 4: Processamento

df_processed = (
    df_raw
    .withColumn("valor", F.col("valor").cast("decimal(18,2)"))
    .withColumn("data_pedido", F.to_date("data_pedido", "yyyy-MM-dd"))
    .filter(F.col("status") != "CANCELADO")
    .dropDuplicates(["id_pedido"])
    .withColumn("_processed_at", F.current_timestamp())
)

print(f"Registros após processamento: {df_processed.count():,}")

Pergunta que responde: "O que fazer com os dados?"

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5. Gravação

Responsabilidade: Persistir dados no destino.

Conteúdo:

• Drop de tabela (se overwrite)
• Escrita em Delta
• Otimização (OPTIMIZE, VACUUM)

Exemplo:

# %% Célula 5: Gravação

if WRITE_MODE == "overwrite":
    spark.sql(f"DROP TABLE IF EXISTS {TARGET_TABLE}")

df_processed.write \
    .format("delta") \
    .mode(WRITE_MODE) \
    .option("mergeSchema", "true") \
    .saveAsTable(TARGET_TABLE)

print(f"✓ Dados gravados em {TARGET_TABLE}")

Pergunta que responde: "Onde salvar?"

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6. Validação

Responsabilidade: Confirmar resultado e fornecer visibilidade.

Conteúdo:

• Contagem de registros
• Amostra de dados
• Testes de qualidade
• Resumo da execução
• Comparação antes/depois

Exemplo:

# %% Célula 6: Validação

df_result = spark.table(TARGET_TABLE)

print(f"""
Resumo:
  Registros gravados: {df_result.count():,}
  Destino: {TARGET_TABLE}
""")

df_result.show(5, truncate=False)

Pergunta que responde: "Funcionou?"

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Aplicação por Camada

Bronze (Ingestão)

Célula	Conteúdo Típico
Setup	Credenciais API, URL fonte, lakehouse destino
Inicialização	Autenticar, resolver paths, criar schema
Extração	Download de arquivos, chamadas API
Processamento	Normalizar colunas, adicionar _ingest_ts
Gravação	Salvar como Delta raw
Validação	Contagem, amostra, log de erros

Silver (Transformação)

Célula	Conteúdo Típico
Setup	Tabelas origem/destino, regras de limpeza
Inicialização	Validar tabelas Bronze existem
Extração	Ler tabelas Bronze
Processamento	Tipagem, dedup, joins, padronização
Gravação	Salvar no Silver
Validação	Qualidade, contagem antes/depois

Gold (Agregação)

Célula	Conteúdo Típico
Setup	Métricas, dimensões, período de análise
Inicialização	Validar dependências Silver
Extração	Ler fatos e dimensões do Silver
Processamento	Agregar, calcular KPIs, criar cubos
Gravação	Salvar fato/dimensão otimizada
Validação	Reconciliação com fonte, totais

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Variações

Notebook Simples (3 células)

Para scripts pequenos ou ad-hoc:

1. Setup + Inicialização
2. Extração + Processamento + Gravação  
3. Validação

Notebook Complexo (8 células)

Para pipelines com múltiplas fontes:

1. Setup
2. Inicialização
3. Extração Fonte A
4. Extração Fonte B
5. Processamento
6. Qualidade (testes intermediários)
7. Gravação
8. Validação

Notebook de Qualidade (7 células)

Para validação de dados:

1. Setup
2. Inicialização
3. Extração
4. Testes de Schema
5. Testes de Negócio
6. Testes de Integridade
7. Relatório

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Template Base

# Fabric Notebook: NB_{Camada}_{Dominio}_{Acao}
# {Descrição breve}
# Anexar ao Lakehouse: LH_Corp_{Camada}

# %% Célula 1: Setup

import os
from pyspark.sql import functions as F
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s | %(levelname)s | %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

spark.conf.set("spark.sql.session.timeZone", "America/Sao_Paulo")

# Parâmetros
SOURCE = ""
TARGET = ""
WRITE_MODE = "overwrite"


# %% Célula 2: Inicialização

# Validações aqui
logger.info("Inicialização concluída")


# %% Célula 3: Extração

df_raw = None  # Leitura aqui
logger.info(f"Registros lidos: {df_raw.count():,}")


# %% Célula 4: Processamento

df_processed = df_raw  # Transformações aqui
logger.info(f"Registros processados: {df_processed.count():,}")


# %% Célula 5: Gravação

df_processed.write.format("delta").mode(WRITE_MODE).saveAsTable(TARGET)
logger.info(f"Dados gravados em {TARGET}")


# %% Célula 6: Validação

df_result = spark.table(TARGET)
print(f"Total gravado: {df_result.count():,}")
df_result.show(5)