Desenvolvimento de pipeline de big data em Scala e Spark

Eu desenvolvo sistemas de processamento de dados em Scala com Apache Spark e foco em duas coisas acima de tudo: os números na saída estão corretos e a tarefa é concluída quando os dados se tornam dez vezes maiores. Eu executo pipelines de batch e stream, camadas de ETL e agregações pesadas que processam bilhões de linhas todos os dias e não travam às três da manhã. Por padrão, escrevo código funcional tipado — transformações limpas, esquemas explícitos, sem nulos silenciosos em joins — para que em um ano eu possa ler calmamente o pipeline em vez de ter medo de tocá-lo.

O trabalho começa com seus dados reais e seu verdadeiro gargalo, não uma apresentação. Eu perfilo onde o tempo e o dinheiro realmente vão: desvio chave, joins pesados de shuffle, explosão de pequenos arquivos, streaming atrasando em relação à fonte — e reescrevo o caminho crítico: particionamento e agrupamento para consultas, joins de broadcast no lugar, agregações de janela com marcas d'água corretas, checkpointing para que a reinicialização leve minutos e não um reprocessamento completo. Eu incorporo tarefas na orquestração, adiciono métricas e verificações de qualidade de dados e deixo o código que sua equipe desenvolve sozinha. Eu trabalho com Spark no YARN, Kubernetes ou clusters gerenciados, com Kafka e Parquet — rápido porque o layout se ajusta à carga, não porque o cluster ficou maior.