У нас вы можете посмотреть бесплатно Aula 17 - Os 3 Tipos de Union no Spark: Entenda e NUNCA mais erre!⚡ или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Nessa aula completa sobre Databricks e Apache Spark, você vai aprender tudo sobre os três tipos de Union disponíveis no Spark: Union, Union All e Union ByName. 📚 O que você vai aprender: ✅ A diferença entre Union no Spark e Union no SQL tradicional ✅ Por que Union e Union All são IDÊNTICOS no Spark (diferente do SQL!) ✅ Como o Union funciona baseado na posição das colunas ✅ O poder do Union ByName para unir DataFrames pelo nome das colunas ✅ O parâmetro allowMissingColumns e como ele salva seus pipelines ✅ Exemplos práticos e comparações lado a lado 🎯 Principais diferenças explicadas: No SQL: Union remove duplicatas, Union All não remove No Spark: Union e Union All são IGUAIS (não removem duplicatas) Union ByName: Une baseado no NOME da coluna, não na posição allowMissingColumns=True: Permite unir DataFrames com colunas diferentes 💡 Por que isso é importante: Se você trabalha com pipelines de dados que recebem arquivos de terceiros, APIs ou múltiplas fontes, entender Union ByName com allowMissingColumns pode evitar que seu pipeline quebre quando novas colunas aparecerem nos dados! 🔗 Tópicos relacionados: Joins no Spark Evolução de esquema (Schema Evolution) Boas práticas em engenharia de dados Databricks e Apache Spark ⏱️ Timestamps: 00:00 - Introdução aos tipos de Union 00:47 - Diferenças entre Union no Spark vs SQL 02:28 - Teste prático: Union vs Union All 05:01 - Union ByName explicado 07:36 - Teste com colunas em posições diferentes 09:16 - O parâmetro allowMissingColumns 12:01 - Aplicação prática em pipelines reais 🎓 Ideal para: Engenheiros de dados, desenvolvedores Spark, analistas de dados e estudantes que querem dominar o Databricks e Apache Spark. 📌 Não esqueça de: 👍 Deixar seu LIKE se o conteúdo foi útil 💬 COMENTAR suas dúvidas 🔔 Se INSCREVER no canal para mais conteúdo de dados 🔗 COMPARTILHAR com quem precisa aprender sobre Spark #Databricks #ApacheSpark #EngenhariadeDados #Union #PySpark #BigData #DataEngineering #Python #SQL #ETL Videos sobre Joins: • 16 - PySpark JOINS Explicado: Inner, Left,... • 16 Pt 2 - Joins AVANÇADOS no PySpark: Domi... Schema Evolution: • Schema Evolution na Prática: Adicione/Alte... 🌐 Redes sociais: 📌 Inscreva-se no canal: / @abelezadosdados-k6p 📌 LinkedIn: www.linkedin.com/in/ozzygomes 📌 Me siga no Instagram: / abelezadosdados 📌PySpark playlist: • Curso de Pyspark