No universo do processamento de dados, diversos frameworks e ferramentas surgiram para processar grandes volumes de dados de forma distribuída. Dentre os mais populares estão Apache Spark, Apache Flink, Presto, Trino e DuckDB. Cada um desses projetos open-source possui arquitetura e foco distintos, oferecendo vantagens específicas em termos de desempenho, casos de uso e expondo também algumas limitações.

Neste artigo, faremos uma análise comparativa dessas tecnologias. Abordaremos as características de arquitetura, desempenho e usos típicos de cada ferramenta, bem como suas principais limitações. Por fim, forneceremos insights sobre em quais cenários de negócios cada tecnologia é mais adequada, ajudando na decisão de qual adotar.

Boa leitura.

Apache Spark

Apache Spark é um framework de processamento de dados distribuído conhecido por sua facilidade de uso e APIs de alto nível. Foi concebido inicialmente como um motor de processamento batch (lote), focado em velocidade através de computação in-memory. Sua arquitetura baseia-se em um driver que coordena o plano de execução e múltiplos executors que processam os dados em nós de cluster de máquinas.

O Spark utiliza um modelo de execução baseado em DAG (grafo acíclico direcionado), dividindo o trabalho em estágios e tarefas paralelas. Para processamento de streams, o Spark adota um modelo de micro-batches, em que dados em fluxo contínuo são acumulados em pequenos intervalos antes de serem processados, o que simplifica o modelo de programação ao custo de uma leve latência. Essa abordagem contrasta com engines puramente streaming como Flink – enquanto o Spark realiza pseudo-streaming em lotes curtos, não oferece processamento evento a evento em tempo real estrito.

Em contrapartida, o Spark fornece um ecossistema unificado: além do núcleo de processamento de dados, inclui módulos como o Spark SQL (consultas SQL e DataFrames), MLlib (algoritmos de Machine Learning) e GraphX (processamento de grafos), permitindo abordar diferentes tipos de workload em uma só plataforma.

Nas cargas batch, o Spark se destaca por aproveitar memória RAM para maximizar a velocidade, evitando acessos frequentes a disco. Isso o torna muito rápido para tarefas iterativas e analíticas, sendo frequentemente utilizado para ETL (extrair, transformar, carregar dados em Data Lakes ou Data Warehouses) e para treinar modelos de Machine Learning em larga escala. Empresas como Netflix e Uber, por exemplo, utilizam o Spark em pipelines de dados e análises em lote, onde grandes conjuntos de dados precisam ser transformados de forma eficiente. O Spark também pode ser usado em processamento quase em tempo real (near real-time) via Spark Streaming ou Structured Streaming, sendo adequado para aplicações como agregações em janelas de tempo de minutos ou segundos. Além disso, sua API de alto nível (com suporte a Python, Scala, Java e R) e a grande comunidade tornam o desenvolvimento relativamente simples para iniciantes.

Apesar de poderoso, o Spark possui limitações a considerar. Por projetar-se em torno de computação em memória, tende a consumir grandes quantidades de RAM, o que pode elevar os custos de hardware e operação em clusters de produção. Workloads do Spark muitas vezes exigem tunning fino de memória e gerenciamento de garbage collection. Outro ponto é que, para aplicações de streaming com latência ultra baixa, o modelo de micro-batch do Spark pode não atender – há sempre uma latência mínima do batch, tornando-o menos indicado que frameworks com processamento evento a evento para casos de streaming em tempo real rigoroso. A curva de aprendizado do Spark para otimização avançada também pode ser razoavelmente alta; embora seja fácil começar com DataFrames e SQL, extrair o máximo desempenho requer entender conceitos de execução distribuída, partições e shuffle de dados.

Por fim, cargas de trabalho com muitos arquivos pequenos ou altíssimos níveis de concorrência em consultas ad-hoc não são o ponto forte do Spark – nesses cenários, motores especializados como Presto/Trino geralmente oferecem respostas mais rápidas com menor overhead de inicialização.

O Apache é estudado em detalhes e profundidade técnica, em ambiente local e na nuvem com Databricks, na Formação Apache Spark e Databricks 4.0.

Apache Flink

Apache Flink é um framework de processamento distribuído que se destaca por adotar uma abordagem streaming-first. Diferentemente do Spark, que nasceu voltado a batch, o Flink foi concebido desde o início para processar fluxos de dados em tempo real com baixa latência. Sua arquitetura permite o processamento evento-a-evento, mantendo um estado consistente e realizando computações stateful (com estado) de forma robusta e escalável.

O Flink oferece um modelo unificado que também pode tratar batch (processamento em lotes é tratado internamente como um caso especial de fluxo finito), mas seu ponto forte são aplicações de stream processing contínuo. Ele suporta tempo de evento e gerenciamento avançado de janelas de eventos fora de ordem, recurso fundamental para aplicações como detecção de fraudes, tracking de usuários em aplicações web ou processamento de logs de dispositivos IoT em tempo real. Para garantir confiabilidade, o Flink implementa tolerância a falhas através de checkpointing distribuído: ele tira snapshots periódicos do estado das computações para possibilitar recuperação exatamente-once (exatamente uma vez) em caso de falhas. Assim, mesmo se um nó do cluster falhar, o Flink pode restaurar o estado e reprocessar apenas os dados necessários, assegurando resultados corretos sem duplicação.

O Flink é conhecido por atingir latências de processamento muito baixas, frequentemente na ordem de milissegundos, em cenários de streaming. Isso se deve à execução pipeline contínua de eventos, sem precisar acumulá-los em micro-lotes. Em benchmarks e casos práticos, o Flink costuma superar o Spark Streaming em aplicações que exigem reação em tempo real (por exemplo, alarmes instantâneos, métricas em dashboards atualizados segundo a segundo) justamente por não introduzir o atraso de batch. Empresas do mercado financeiro, telecom e e-commerce adotam Flink para processar eventos em alta vazão – como processamento de pagamentos, análise de cliques ou telemetria de dispositivos – onde cada milissegundo conta. O Flink também se integra a diversos sistemas de mensagens (como Apache Kafka), bancos de dados e arquivos, permitindo construir pipelines de streaming fim-a-fim. Embora seu foco seja streaming, nada impede seu uso em tarefas de batch tradicionais; de fato, ele pode executar jobs em lote aproveitando otimizações similares às de stream, o que unifica o desenvolvimento. No entanto, a comunidade muitas vezes reserva o Flink para aplicações de streaming crítico, enquanto Spark permanece popular para lotes e tarefas de Machine Learning.

Os principais desafios do Flink residem menos em performance bruta e mais em adaptação e complexidade. Por ser uma tecnologia relativamente nova (se comparada ao Spark) e com foco em streaming, a base de desenvolvedores familiarizados ainda é menor. A curva de aprendizado pode ser considerada íngreme – conceitos como gerenciamento de estado sob backends, tempos de evento vs. processamento e tratamento de watermarks adicionam complexidade para desenvolvedores iniciantes.

Além disso, o Flink não oferece um ecossistema tão amplo de bibliotecas de ML e análises gráficas quanto o Spark (embora existam esforços de ML para Flink). Em cargas puramente batch simples, o Flink pode ser superdimensionado, já que seu design otimiza para execução contínua de longa duração. Outra limitação prática é que o Flink, assim como o Spark, opera sem armazenamento próprio, dependendo de sistemas externos (HDFS, S3, bancos NoSQL, etc.) para dados persistentes – isso significa que tarefas de leitura/escrita intensivas dependem do desempenho desses sistemas integrados.

Por fim, em termos de consultas interativas ad-hoc, o Flink não foi projetado para servir múltiplos usuários fazendo perguntas pontuais aos dados (não possui uma interface SQL multiusuário pronta como Presto/Trino); seu uso é mais indicado para pipelines programáticos contínuos.

Resumindo, o Flink brilha em streaming pesado, mas pode não ser a escolha mais simples para pequenas tarefas ou exploração casual de dados.

Presto

Presto é um motor de consultas SQL distribuído, criado inicialmente no Facebook em 2012 para suprir a necessidade de consultas interativas em um data warehouse gigantesco. Diferente do Spark e Flink, o Presto não é um framework generalista de processamento de dados de uso múltiplo, mas sim um query engine especializado em consultas analíticas rápidas usando sintaxe SQL padrão. Seu design adota a arquitetura MPP (Massively Parallel Processing): há um nó coordenador que recebe as consultas SQL dos usuários, faz o parsing e otimização da consulta, e então divide o trabalho entre diversos nós workers que processam os dados em paralelo.

O Presto não possui armazenamento de dados próprio – ele atua como uma camada de consulta sobre fontes existentes. Através de conectores, ele pode ler dados de diversos sistemas (Hive/HDFS, bancos SQL como MySQL/PostgreSQL, NoSQL, arquivos Parquet/ORC em Data Lakes, Kafka, etc.). Uma característica marcante do Presto é executar consultas inteiramente em memória e na forma de pipeline: os workers começam a produzir resultados parciais e já enviá-los ao próximo estágio da consulta assim que possível, sem esperar o término completo de etapas anteriores. Isso contrasta com o Spark, onde um estágio completo precisa finalizar antes de passar dados adiante, gerando um fluxo mais sequencial. Graças a essa execução pipeline e por evitar a sobrecarga de inicialização de jobs, o Presto consegue latências baixas mesmo ao varrer volumes massivos de dados em consultas complexas. Em outras palavras, foi projetado para retornar resultados em segundos ou poucos minutos, viabilizando análise exploratória e BI em cima de dados de grande escala.

O Presto se sobressai em ambientes onde muitos Cientistas de Dados e Engenheiros de Dados precisam consultar dados de forma interativa. Ele permite rodar consultas SQL ad-hoc diretamente em Data Lakes ou bases heterogêneas, sem necessidade de mover os dados para um único banco. Casos de uso comuns incluem geração de relatórios, exploração de dados por Cientistas de Dados, e alimentação de dashboards de negócio que requerem resposta rápida sobre grandes datasets.

Por exemplo, na própria Facebook (atual Meta) o Presto substituiu o Hive para agilizar consultas em petabytes de dados de log. Outras empresas como Netflix e Uber adotaram o Presto para prover uma camada de consulta unificada sobre seus lagos de dados, permitindo que um Analista de Dados faça desde um join entre uma tabela no HDFS e outra em uma base NoSQL até agregações complexas, tudo via SQL. O desempenho do Presto em consultas é bastante otimizado: ele consegue competir (e muitas vezes superar) mecanismos tradicionais de Data Warehouse massivamente paralelos. Entretanto, vale ressaltar que o Presto é voltado a consultas de leitura; ele não realiza transformações complexas de longa duração – se o objetivo for modificar grandes volumes de dados ou treinar modelos, frameworks como Spark seriam mais indicados.

Em termos de concorrência, o Presto foi pensado para suportar múltiplos usuários executando consultas simultaneamente, escalando horizontalmente o número de workers conforme necessário para manter tempos de resposta. Essa natureza “SQL-on-Anything” do Presto – SQL sobre qualquer fonte – o tornou bastante popular em arquiteturas modernas de dados. Inclusive, serviços em nuvem como o Amazon Athena baseiam-se no Presto para oferecer SQL interativo como serviço.

Como contraponto de seu foco, o Presto apresenta algumas limitações. Primeiramente, não há tolerância a falhas intra-consulta – se um worker falha no meio da execução, a consulta como um todo falhará (pressupõe-se que o usuário possa simplesmente reenviar a query). Ele não implementa reprocessamento automático de partes da consulta como o Spark faz com tarefas, pois opta-se por sacrificar a tolerância a falhas em favor da velocidade em cenários interativos. Assim, o Presto confia na estabilidade do cluster durante a breve duração das consultas e na integridade das fontes de dados (por exemplo, se um nó HDFS estiver indisponível, caberá ao HDFS se recuperar; o Presto não gerencia isso). Outra limitação é o alto uso de memória durante as consultas: por executar tudo em RAM e não gravar intermediários em disco, consultas muito grandes ou com joins complexos podem ficar limitadas pela quantidade de memória disponível no cluster. Além disso, o Presto não foi feito para pipelines de longa execução ou streaming contínuo – ele atende melhor cenários onde cada consulta é independente e relativamente curta. Tentativas de usar Presto para processamento contínuo (por exemplo, rodar uma query por horas para monitorar um tópico Kafka) não são adequadas. Finalmente, o Presto também carece de funcionalidades avançadas de Machine Learning ou processamento de grafos; ele se restringe ao domínio SQL.

Resumindo, o Presto é excelente para consultar e agregar dados rapidamente, porém não substitui frameworks generalistas quando o trabalho envolve transformações extensas ou requer tolerância a falhas robusta.

Trino

Trino é um projeto que surgiu como uma continuidade ao Presto. Originalmente chamado PrestoSQL, o Trino foi criado em 2019 pelos mesmos desenvolvedores principais do Presto original, após deixarem o Facebook. Em janeiro de 2021, o PrestoSQL foi renomeado oficialmente para Trino, marcando a separação definitiva em relação ao Presto mantido pelo Facebook (conhecido como PrestoDB).

Essencialmente, o Trino manteve a mesma arquitetura de consulta distribuída do Presto – um coordenador gerenciando planos de consultas SQL e múltiplos workers executando partes do plano em paralelo. Também como o Presto, o Trino é escrito em Java e focado em proporcionar consultas SQL ultra rápidas em escala massiva, conectando-se a uma grande variedade de fontes de dados.

A grande diferença é que, sob o novo nome e governance, o Trino passou a incorporar inúmeras melhorias e recursos adicionais de forma acelerada. Nos últimos anos, o projeto Trino evoluiu rapidamente com contribuições de uma comunidade vibrante e de empresas como a Starburst (que oferece suporte comercial), adicionando novos conectores, otimizações de desempenho e funcionalidades como melhor gestão de segurança e integração com ferramentas modernas. Muitas empresas que já usavam Presto migraram para o Trino para aproveitar essas inovações e a continuidade do suporte pelos criadores originais. Hoje, o Trino é adotado em produção por grandes nomes como Netflix, Lyft, Stripe, Salesforce, LinkedIn, entre outros, reafirmando sua relevância no ecossistema de data analytics.

Por sua herança, o Trino atende essencialmente aos mesmos casos de uso do Presto. É ideal para plataformas de analytics que precisam unificar consultas em múltiplos silos de dados. Emprega-se Trino para permitir que um analista faça perguntas complexas aos dados sem precisar esperar horas – por exemplo, gerar um relatório transversal que combine dados de eventos no Hadoop, informações de um banco relacional e dados em um sistema de objetos na nuvem, tudo em uma mesma consulta SQL. Em ambientes de Data Lakehouse, o Trino frequentemente atua como a camada de consulta SQL interativa sobre dados brutos em formatos colunares (Parquet/ORC) no lago de dados. A performance do Trino em geral é comparável ou superior à do Presto original, já que o projeto incorporou otimizações adicionais. Por exemplo, há esforços em curso no Trino para adicionar vetorização de consultas (processamento em lote de dados em nível de CPU) e melhorar ainda mais a eficiência em consultas analíticas complexas. O Trino também expandiu suporte a conectores, facilitando casos de uso como consultas federadas – imagine combinar dados de um Data Warehouse tradicional com dados não estruturados do Data Lake na mesma query. Graças a melhorias contínuas, o Trino muitas vezes apresenta menor latência em certos tipos de consulta e melhor escalabilidade de clusters maiores, quando comparado à versão Presto original. Assim, empresas com necessidades de analíticas interativas em grande escala têm preferido o Trino como solução de longo prazo, considerando sua comunidade ativa e roadmap de evolução.

Por mais que tenha evoluído, o Trino ainda carrega algumas das limitações inerentes ao conceito do Presto. Ele também não oferece processamento fault-tolerant durante a consulta – em caso de falha de um nó, a consulta afetada precisará ser reiniciada. Isso é um efeito colateral esperado de priorizar a execução rápida em memória; assumimos que falhas são raras ou aceitáveis em troca de consultas mais ágeis. Da mesma forma, tarefas que envolvam escrita de grandes volumes de dados ou ETLs prolongados não são indicadas para o Trino. Embora haja funcionalidades experimentais para escrita via alguns conectores, a eficiência do Trino reside em ler e agregar dados, não em transformá-los intensivamente ou movê-los entre sistemas. Outra consideração é que o Trino, assim como o Presto, não lida com streaming de forma nativa – consultas são estáticas, sobre dados em repouso (embora possam ser feitas perto do tempo real em dados que chegam constantemente, via consultas sequenciais ou materialização incremental por outras ferramentas). Por fim, apesar de muito ativo, o ecossistema do Trino em termos de bibliotecas adicionais (ex.: ML) é focado principalmente em extensões SQL e conectores, ou seja, não substitui ambientes generalistas quando o requisito vai além de analytics SQL.

Em resumo, o Trino deve ser visto como a evolução do Presto: mantém suas capacidades de consulta interativa de altíssimo desempenho e amplia recursos, mas continua servindo ao mesmo propósito central – consultas distribuídas em larga escala – e não a processamento transformacional abrangente como o Spark ou Flink.

DuckDB

O DuckDB possui uma arquitetura bastante diferente: é um banco de dados relacional OLAP embutido (in-process), não requerendo um serviço de cluster ou servidor dedicado. Ele funciona como uma biblioteca integrada à aplicação (semelhante ao SQLite), podendo rodar dentro de um script Python, aplicação Java, dentro de um notebook ou até no navegador web via WebAssembly.

Internamente, o DuckDB implementa um mecanismo de execução vetorizada colunar, otimizando análises em lote. Os dados podem ser armazenados em um único arquivo de banco de dados .duckdb ou simplesmente lidos de arquivos parquet/CSV sem necessidade de carregamento prévio. O motor divide os dados em grupos de linhas  e armazena colunas separadamente com compressão, parecido com formatos colunares como Parquet. Essa arquitetura “combina simplicidade, portabilidade e alto desempenho, resolvendo a necessidade de análise de dados eficiente em máquinas locais sem a complexidade de setups tradicionais”. Por rodar dentro do processo e evitar comunicação via rede, DuckDB elimina latência de consultas cliente-servidor. Ele suporta processamento paralelo multinúcleo e consegue operar com dados maiores que a memória, utilizando arquivos colunares e técnicas de streaming de dados.

Resumindo, o DuckDB pode ser pensado como o “SQLite das análises”: um SGBD leve para consultas analíticas, rodando localmente com execução vetorizada altamente otimizada. É estudado em um projeto inteiro no curso Business Analytics e Machine Learning Para Projetos de Data Science.

Desempenho

Cada tecnologia apresenta características de desempenho distintas, alinhadas ao seu design arquitetural.

Spark: Focado no processamento distribuído em cluster e em maximizar uso de memória distribuída. Seu diferencial é manter dados em RAM para evitar I/O de disco, acelerando iterativamente workloads como treinamento de modelos ou consultas repetitivas. Spark brilha em workloads de grande escala que podem tirar proveito de dezenas ou centenas de nós – à medida que recursos são adicionados, tarefas são subdivididas, permitindo linearidade de escala em muitos cenários. Entretanto, há um custo de coordenação e inicialização: o startup de um job Spark e a comunicação entre nós podem adicionar latência considerável para tarefas pequenas ou consultas ad hoc. Portanto, comparado a motores puramente voltados a consulta, Spark tende a ser menos responsivo para consultas simples, mas demonstra vantagem conforme o volume de dados e complexidade de processamento aumentam. Sua capacidade de processar in-memory reduz drasticamente o tempo em tarefas iterativas de grande volume, mas para consultas altamente seletivas ou datasets pequenos o overhead pode torná-lo mais lento que alternativas mais leves.

Flink: Otimizado para baixíssima latência e alto rendimento em processamento contínuo de eventos. O Flink consegue processar milhões de eventos por segundo com latência sub-segundo, graças ao pipeline não bloqueante e gerenciamento eficiente de estado. Em workloads de streaming, o desempenho do Flink é líder: garante latências consistentes mesmo sob alta taxa de entrada, graças a mecanismos de janela e gestão de tempo/eventos out-of-order. Em batch, o Flink também aplica otimizações específicas (por exemplo, algoritmos especializados para conjuntos de dados fixos). Entretanto, extrair o máximo do Flink requer ajuste fino de parâmetros de memória e estado, já que aplicações mal configuradas podem enfrentar backpressure ou uso intensivo de checkpointing. No geral, o Flink se destaca em desempenho quando o requisito é processar dados em tempo real com precisão e consistência, entregando resultados atualizados continuamente com overhead mínimo.

Trino/Presto: São projetados para consultas interativas rápidas em ambientes de Data Lake e Warehouses distribuídos. Seu desempenho brilha em cenários de análise exploratória ou geração de relatórios ad hoc sobre volumes massivos: consultas SQL que escaneiam gigabytes ou terabytes de dados distribuídos podem retornar resultados em segundos ou poucos minutos, sem necessidade de pré-agrupamento. Isso se deve ao modelo de execução em pipeline e leitura colunar com predicate pushdown, onde apenas colunas necessárias são lidas. Trino/Presto evita custos de inicialização longos (diferente do Spark) porque não há um “job” pesado a agendar – as consultas são enviadas imediatamente ao cluster de workers já em execução. Em benchmarks de baixa latência, “Trino é otimizado para consultas rápidas e interativas, enquanto o ponto forte do Spark está em processamento de dados robusto e geral”. Assim, em termos de desempenho percebido pelo usuário final (analista fazendo uma consulta), Trino/Presto tende a superar o Spark para consultas SQL puras, especialmente quando os dados já estão em formatos otimizados (Parquet/ORC) e distribuídos. Por outro lado, eles não fazem cache distribuído de longo prazo como Spark e não otimizam tarefas iterativas – cada consulta é independente. Além disso, tarefas muito pesadas (longas, tipo ETLs complexos) em Presto tradicional podem falhar se um worker cair, pois o Presto original não reexecutava tarefas perdidas (o Trino está introduzindo modo tolerante a falhas). Em resumo, o desempenho de Presto/Trino é excelente para query ad-hoc e latência em analytics distribuído, mas menos indicado para workloads que exigem processamento prolongado ou para computações não facilmente expressas em SQL.

DuckDB: Apesar de rodar em um único nó, o DuckDB apresenta desempenho surpreendentemente alto em cargas analíticas. Graças à execução vetorizada e uso eficiente de caches de CPU e instruções SIMD, ele consegue processar bilhões de linhas em segundos ou minutos em hardware comum. Em muitos cenários de médio porte, o DuckDB consegue igualar ou até superar motores distribuídos, evitando overhead de rede e coordenação. Um estudo de benchmark TPC-DS mostrou que o DuckDB foi o mais rápido em cerca de 75% dos casos testados (consultas) usando um dataset de tamanho médio, enquanto o Trino foi o mais veloz nos 25% restantes. Esse resultado ilustra a vantagem do single-node: sem custos de iniciar jobs ou shuffles distribuídos, o DuckDB realiza trabalho útil imediatamente, explorando todo o potencial da máquina local. Outro teste comparativo indicou que em 10GB de dados, o DuckDB chegou a ser ~1,6x mais rápido que o Spark (usando engine nativo) com 4 vCPUs alocados. Entretanto, conforme o volume escala, motores distribuídos tendem a ultrapassar: por exemplo, com 100GB de dados e 16-32 núcleos, o Spark passou a ser mais rápido. Ou seja, o DuckDB entrega desempenho elite em até dezenas ou algumas centenas de gigabytes em uma máquina robusta; além disso, o escalonamento vertical encontra limites físicos. Em termos de latência, o DuckDB é altamente responsivo para consultas SQL locais – é comum usá-lo em notebooks de dados para explorar milhões de registros interativamente com atrasos mínimos. Também merece nota o custo computacional: por usar apenas recursos locais, o DuckDB pode trazer economia significativa em cenários onde um cluster pesado de Spark não se justifica – um estudo apontou economia de ~90% nos custos comparado ao uso do Spark para a mesma tarefa. Resumindo, o desempenho do DuckDB destaca-se por maximizar o uso de um único nó (CPU, cache, RAM, disco NVMe) ao extremo, oferecendo throughput próximo de sistemas distribuídos em escala moderada e latência muito baixa para consultas individuais, porém sem possibilidade de acelerar além de uma máquina ou de dividir carga entre múltiplos servidores (pelo menos por enquanto).

Casos de Uso

Apache Spark: Devido à sua versatilidade, atende a uma ampla gama de casos. É frequentemente escolhido para ETL em grande escala, onde volumes de terabytes de dados precisam ser transformados e agregados antes de alimentar Data Warehouses ou Data Lakes. A capacidade de Spark de executar tanto batch quanto streaming (via Structured Streaming) no mesmo framework também permite construir pipelines unificados (por exemplo, processamento de logs históricos e integração de novos eventos em tempo real). Além disso, Spark é a principal plataforma open-source para Machine Learning distribuído – a biblioteca MLlib e integrações com frameworks como TensorFlow fazem do Spark uma escolha natural para treinamento de modelos em clusters. Em cenários de Ciência de Dados, equipes utilizam Spark para explorar datasets massivos interativamente via notebooks (geralmente através do API PySpark ou SparkSQL). Embora seu uso para consultas SQL pontuais não seja tão otimizado quanto Trino/Presto, ferramentas BI podem conectá-lo (via Thrift JDBC) para consultas quando não há outra engine disponível. Spark é indicado quando se requer um “canivete suíço” de processamento de dados: capaz de ler de múltiplas fontes, fazer processamento complexo (joins, ML, grafos, etc.) e escalar horizontalmente para volumes muito grandes. Empresas recorrem ao Spark para workloads de processamento em lote agendados (por ex., atualizações diárias de métricas), geração de features para ML, processamento de imagens ou texto distribuído, entre outros. A contrapartida é que exige clusters gerenciados e pode ser excessivo para dados pequenos.

Apache Flink: Tem seu ponto forte em aplicações de streaming e eventos em tempo real. Empresas o utilizam em casos como: detecção de fraudes financeiras instantânea (processando transações e sinalizando anomalias em segundos), pipelines de processamento de dados de sensores IoT (analisando fluxos contínuos de dados de dispositivos e gerando alertas ou agregações em tempo real), sistemas de recomendações e análise de logs com atualização contínua, e quaisquer cenários onde os resultados precisam refletir imediatamente os dados mais recentes. O Flink também suporta processamento de eventos com windowing flexível (tumbling, sliding, sessions windows, etc.), o que é útil para análise de séries temporais e métricas em tempo real (por exemplo, cálculo de média móvel de métricas a cada minuto sobre os últimos 5 minutos de dados). Vale destacar que o Flink é frequentemente empregado em conjunto com tecnologias de mensageria como Apache Kafka, atuando como o motor que consome tópicos Kafka e aplica lógica de agregação/enriquecimento para alimentar sistemas de alerta ou dashboards ao vivo. Embora menos comum, Flink pode executar jobs batch tradicionais – algumas organizações aproveitam a alta performance do Flink em algoritmos in-memory para processar lotes históricos de logs ou dados em formato colunares (via Flink SQL ou DataSet API), especialmente quando já utilizam Flink para streaming e querem unificar a stack. O Flink é mais indicado quando a baixa latência e o processamento contínuo são requisitos primários, ou seja, “quando você sempre quiser obter a resposta mais recente com base nos dados que acabam de chegar”. Nesses cenários, ele oferece um modelo de programação rico para eventos (com tratamento de desordenação, estados persistentes, etc.) difícil de reproduzir com outras ferramentas.

Trino/Presto: São frequentemente usados para análise interativa de dados noData Lake ou em Data Warehouses distribuídos. Uma aplicação típica é servir de query engine para um lakehouse: por exemplo, analistas podem usar Trino para consultar diretamente dados em formato Parquet/ORC no HDFS ou S3 (às vezes gerenciados por um catálogo Hive/Iceberg) usando ferramentas como Tableau ou Superset. Assim, Trino/Presto atua como substituto moderno do Hive (que era batch) para fornecer consultas SQL ANSI de baixa latência sobre Big Data. Também são utilizados para federar consultas entre múltiplas fontes: por exemplo, unir dados de um banco PostgreSQL transacional com arquivos de log no HDFS numa mesma consulta – algo útil para análises que combinam dados operacionais recentes com dados históricos. Outro caso de uso é BI Self-Service em larga escala: empresas com vários petabytes em um Data Lake usam Trino para permitir que times de analytics executem desde consultas simples até joins de enormes tabelas, sem precisar amostrar dados, porque o motor distribuído aguenta escanear tudo rapidamente. Presto/Trino também são encontrados como backend de portais de dados e notebooks SQL compartilhados, onde múltiplos usuários simultâneos executam consultas ad hoc. Em pipelines de dados, Trino começa a ser adotado até para ETL SQL: por exemplo, criação de tabelas agregadas por meio de instruções CREATE TABLE AS SELECT em cima de dados brutos – embora historicamente esse não fosse seu forte, o Trino está adicionando execução tolerante a falhas para suportar consultas longas típicas de ETL. Em resumo, Trino/Presto são mais indicados quando há necessidade de consultas exploratórias em conjuntos de dados muito grandes, possivelmente heterogêneos, com baixa latência, usando apenas SQL, e sem mover dados de seus silos originais. Eles brilham integrando-se a ambientes de Data Lake, permitindo análises unificadas sem etapas de preparação custosas.

DuckDB: Originalmente idealizado para preencher uma lacuna no fluxo de trabalho do Cientista de Dados, o DuckDB permite consultas SQL ricas em datasets locais, sem necessidade de configurar um banco de dados pesado ou um cluster. Um caso de uso comum é em notebooks Python/R: o usuário tem arquivos Parquet ou um DataFrame Pandas e precisa fazer junções ou agregações complexas – com o DuckDB, ele pode emitir comandos SQL diretamente sobre esses dados in-memory ou nos arquivos, obtendo performance superior à de interpretadores Python puro e evitando idas e vindas de dados para um SGBD externo. Em processamento de dados embedded, o DuckDB vem sendo usado para ETL leve em aplicações e serviços: por exemplo, um serviço em Python em execução em uma função AWS Lambda pode carregar o binário do DuckDB (por ser pequeno e sem dependências) e realizar uma transformação complexa em segundos, gravando o resultado em outro lugar, tudo isso sem gerenciar nenhum serviço de banco de dados externo. Outro caso é aplicações de analytics embarcado: ferramentas de visualização ou aplicações desktop que precisam executar consultas analíticas no dado do usuário (por exemplo, um app que lê vários CSVs do usuário e permite rodar análises SQL sobre eles) podem embutir o DuckDB para essa finalidade. Há exemplos até de uso no frontend: projetos que compilam DuckDB para WebAssembly e permitem que o navegador realize consultas locais em datasets, habilitando dashboards totalmente locais, rodando no browser do usuário. Em escala empresarial, o DuckDB está sendo explorado para acelerar o desenvolvimento e testes – times de engenharia de dados podem prototipar transformações SQL usando DuckDB localmente (por exemplo, rodar um modelo dbt em um subset de dados local) antes de implantá-las em um Data Warehouse maior, economizando tempo e custo de recursos na nuvem. Também pode servir como banco analítico single-user em casos de uso especializados: por exemplo, um Cientista de Dados pode portar um conjunto de dados de 50 GB para um arquivo DuckDB e distribuí-lo para colegas, que podem então executar consultas complexas localmente sem precisar de acesso a um cluster – o arquivo DuckDB torna-se uma forma portátil de compartilhar dados prontos para análise. Resumindo, os casos de uso do DuckDB orbitam situações em que se deseja poder analítico de SQL sem infraestrutura pesada: exploração de dados local, integração de SQL em pipelines de scripts, embedding em ferramentas interativas e processamento analítico em ambientes com recursos limitados.

Recomendações

Ao escolher entre Spark, Flink, Trino, Presto ou DuckDB, deve-se considerar a natureza dos dados, o tipo de processamento necessário e o ambiente de uso. As recomendações a seguir indicam o cenário mais favorável para cada tecnologia.

Apache Spark: Recomendado para processamentos distribuídos gerais de grande escala – ideal para ETL batch pesado, transformação de dados em Data Lakes, cargas de trabalho de Machine Learning distribuído e cenários onde se precise de uma plataforma unificada (batch + streaming + ML). Use Spark quando você tem grandes volumes de dados estáticos para processar periodicamente ou algoritmos complexos que requerem iterações em memória e quer aproveitar um cluster para paralelismo. Não é a primeira escolha para consultas SQL interativas de baixa latência ou para pipelines estritamente em tempo real (sub-segundo).

Apache Flink: Indicado quando a prioridade é processamento em tempo real de dados em movimento. Escolha Flink para implementar stream processing com estado – por exemplo, detecção de eventos complexos, atualizações contínuas de agregados, janelas de contagem temporal, etc., com garantia de exatidão. É a melhor opção quando cada evento que chega precisa ser processado imediatamente e integrado ao resultado, e quando a tolerância a falhas e consistência desses cálculos contínuos é essencial. Flink também pode ser usado para batch, mas seu principal benefício é em casos de uso de streaming analítico, pipelines de eventos e integrações com sistemas de mensageria.

Trino/Presto: A escolha certa para consultas interativas distribuídas em ambientes de Data Lake/Warehouse, especialmente em contextos de BI self-service e análise exploratória em grande escala. Opte por Trino/Presto quando vários usuários ou aplicações necessitam executar consultas SQL ad hoc em conjuntos de dados muito grandes (terabytes a petabytes) de forma rápida, sem mover os dados de onde estão. É excelente para federar dados de múltiplas fontes e fornecer uma camada unificada de consulta. Trino, em particular, é recomendado sobre Presto se houver demanda por consultas longas e batch (devido às melhorias de confiabilidade), mas ambos servem a propósitos semelhantes. Não são indicados para transformações complexas fora do SQL ou para cenários de atualização frequente de registros (uso OLTP).

DuckDB: Recomenda-se DuckDB para análises locais e embarcadas. Se você precisa executar consultas analíticas SQL em um ambiente local (seja um notebook, uma aplicação desktop ou mobile, ou um serviço serverless) de forma rápida e simples, o DuckDB é ideal. É particularmente útil em engenharia de dados e Ciência de Dados, quando se trabalha com datasets de pequeno a médio porte e se valoriza a agilidade – por exemplo, explorar um dump de alguns GB, unir múltiplos arquivos CSV/Parquet ou validar resultados sem depender de infra externa. Também é uma ótima escolha para integrar funcionalidade de banco analítico em aplicativos (por ex., um software que ofereça análises ao usuário final, embutindo DuckDB para executar as consultas internamente). Use DuckDB quando a simplicidade e performance de um banco analítico embutido superar a necessidade de escalabilidade – ele brilha do protótipo à produção em cenários single-node, mas não deve ser esticado para cargas distribuídas ou multiusuário intensivas.

Cada tecnologia tem seu domínio de aplicação mais indicado. Em muitos ambientes corporativos, elas não se excluem, mas se complementam: pode-se usar Spark ou Flink para ingestão e processamento primário de dados brutos, Trino/Presto para servir consultas diversas sobre os dados consolidados e DuckDB para capacitar engenheiros e analistas individualmente a interagir com um recorte desses dados de forma ágil. A escolha deve considerar o equilíbrio entre volume de dados, necessidades de latência, complexidade de implantação e habilidades da equipe, sempre buscando alinhar a ferramenta certa ao problema certo.

Equipe DSA

Referências:

Pipelines de ETL e Machine Learning com Apache Spark

Armazenamento e Gestão de Dados com Data Lake e Data Lakehouse

What’s the difference between PrestoDB and PrestoSQL?

Mastering headless data architecture

The Enterprise Case for DuckDB: 5 Key Categories and Why to Use it