Estudo de caso
Migração de MongoDB para o Databricks
Migração de um banco MongoDB para o Lakehouse com carga incremental de tabelas de milhões de linhas.
Problema
Os dados mais críticos da empresa viviam em MongoDB, dificultando análises em escala e integração com o restante da plataforma — incluindo tabelas de transações com milhões de linhas.
Arquitetura
flowchart LR M[(MongoDB)] --> DF[Mongo Data Federation] DF --> S3[(AWS S3)] S3 --> SP[Spark / Databricks] SP --> INC[Carga incremental] INC --> DL[(Delta Lake)] classDef a fill:#0d1525,stroke:#3b82f6,color:#e2e8f0 classDef g fill:#0d1525,stroke:#10b981,color:#e2e8f0 class M,DF,S3,SP a class INC,DL g
Solução
- Uso do MongoDB Data Federation para expor os dados.
- Camada de staging em AWS S3 como ponte para o Databricks.
- Rotinas de carga incremental com Spark para processar grandes volumes.
- Materialização em Delta Lake com atualização regular.
Resultados
- Dados críticos disponíveis para análise no Lakehouse.
- Rotina regular e robusta de atualização, inclusive para transações com milhões de linhas.
- Integração do MongoDB ao restante da plataforma de dados.
Stack
MongoDB AWS S3 Databricks Spark Delta Lake