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🌬️
Dados

Apache Airflow

Plataforma para criar, agendar e monitorar pipelines de dados como DAGs (grafos acíclicos dirigidos) usando código Python.

Analogia

Airflow é como um maestro de orquestra para dados — define a ordem em que cada instrumento (tarefa) toca, garante que nenhuma toque antes de hora e avisa se alguém errar a nota.

Contextos de uso

Iniciante

Cria DAGs simples com BashOperator e PythonOperator para tarefas agendadas.

Intermediário

Usa hooks e connections, cria operadores customizados, configura XComs.

Avançado

Escala com CeleryExecutor ou KubernetesExecutor, cria providers para serviços.

Cargos que usam Apache Airflow

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Python

Linguagem

Python é como o canivete suíço das linguagens de programação — serve para quase tudo e é fácil de usar.

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dbt (data build tool)

Dados

dbt é como um Git para SQL de transformação de dados — você versionna, documenta e testa suas queries SQL como se fossem código de software profissional.

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Apache Spark

Dados

Spark é como ter um exército de funcionários trabalhando em paralelo — em vez de uma pessoa processar 1 bilhão de registros, mil pessoas processam 1 milhão cada uma.

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Docker

DevOps/Infra

Docker é como uma marmita — você embala a refeição com tudo dentro (comida, talher, molho) e ela chega igual para qualquer pessoa, em qualquer lugar.

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Kubernetes

DevOps/Infra

Kubernetes é como o gerente de uma cozinha industrial — ele decide quantos cozinheiros (contêineres) precisam trabalhar em cada momento e substitui os que ficam doentes.

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Snowflake

Banco de Dados

Snowflake é como um armazém frigorificado de supermercado — você pode ter mais câmaras frias (armazenamento) ou mais empilhadeiras (processamento) sem precisar mudar a estrutura inteira.

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