Treinamento Apache Iceberg
O treinamento em Apache Iceberg tem foco em aprofundar o conhecimento de engenheiros de dados sobre um dos formatos de tabela mais avançados para ambientes de Big Data. Além dos conceitos, vantagens e arquitetura, os profissionais aprenderão a gerenciar tabelas Iceberg, otimizando particionamento, leitura incremental e time travel para seu ambiente de dados. O treinamento abrange desde os fundamentos até técnicas avançadas.
Calendário de turmas.
Somente no modelo corporativo no momento.
Dificuldade: Média.
Aplicabilidade.
Este treinamento foi desenvolvido usando o Apache Iceberg 1.8.1. e foi modificado pela última vez em 1 de Março de 2025.
Conteúdo Programático
Conceitual.
- Introdução a Big Data.
- Arquivos serializados.
- Formato Colunar.
- Data Swamp.
- Datawarehouse X Data Lake X Data Lakehouse.
- O Software Apache Iceberg.
- Motivações do Apache Iceberg.
- Software Livre x Open Source.
- Licenciamento.
- Apache Software Foundation.
- História e evolução do Apache Iceberg.
- Empresas usando Iceberg no Mundo.
- Empresas usando Iceberg no Brasil.
- Comunidade Apache Iceberg.
- Versões do Apache Iceberg.
- Vendedores e Distribuições do Apache Iceberg.
Apache Iceberg
- Arquitetura do Apache Iceberg.
- Vantagens e benefícios do uso do Apache Iceberg.
- Apache Iceberg X Parquet x JSON x CSV x Apache ORC.
- Compreensão dos tipos de dados suportados.
- Metadados: Manifests, Manifest Lists, e Snapshots.
- Suporte a ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade).
- Estratégias de particionamento oculto.
- Indexação de dados.
Instalando o Apache Iceberg
- Instalação do Apache Iceberg em diferentes ambientes (local, cluster, cloud).
- Configuração inicial e melhores práticas.
- Construção de tabelas Iceberg.
Leitura e escrita do Apache Iceberg.
- Como escrever dados no formato Iceberg usando diversas linguagens (Python, Java, Scala).
- Modos de escrita: Append, Overwrite e Merge.
- Otimização da escrita para grandes volumes de dados.
- Como ler dados Iceberg em diferentes ambientes e linguagens.
- Técnicas de leitura incremental (Read Snapshots, Time Travel).
- Otimização da leitura para consultas eficientes.
Otimização e Desempenho.
- Estratégias para otimizar consultas em tabelas Iceberg.
- Uso de índices e metadados para acelerar leituras.
- Técnicas de compactação e remoção de arquivos órfãos (garbage collection).
Compactação e Particionamento.
- Compactação de dados para reduzir fragmentação de arquivos.
- Particionamento oculto e dinâmico.
- Estratégias avançadas para otimizar particionamento.
Integração com Ferramentas de Big Data.
- Integração do Apache Iceberg com Hadoop, Spark, Flink e Presto.
- Uso do Iceberg em pipelines de dados.
- Configurações específicas para Hive e Spark.
Casos de Uso.
- Estudos de caso sobre o uso do Apache Iceberg em ambientes reais.
- Migração de dados de ORC/Parquet para Apache Iceberg.
- Implementação de time travel e rollback.
Carga Horária.
- 24 Horas.
MODALIDADES DE TREINAMENTO
- Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
- On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
- In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.
Pré-Requisitos.
- Conhecimento básico em algum Sistema Operacional (Windows, Linux ou MAC)
- Conhecimento básico do Ecossistema de Big Data.
Requisitos:
- Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
- O Computador deve estar com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
- Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 15 alunos para um melhor desempenho.
Requisitos Recomendados de Hardware.
- Memória RAM: 8GB.
- Espaço em Disco: 20GB.
- Processador: 64 bits (chipsets de x64).
- CPU: 2 núcleos.
- Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
Material.
Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:
- Todos os softwares Apache Iceberg e acessórios na sua última versão estável.
- Material próprio em Português do Brasil.
- Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
- Apostilas com exercícios práticos (hacks) desenvolvidos no treinamento.
- Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
Metodologia.
- Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.
Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Apache Iceberg e cursos Apache Iceberg . caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.
Inscrições, Informações e Valores

Diferenciais da Ambiente Livre.
A Ambiente Livre tem 20 anos no mercado, pioneirismo na oferta de consultoria, treinamentos, projetos e suporte em softwares de código-fonte aberto e software livre com um ecossistema voltado a negócios, e pode lhe ajudar a gerir complexidades, reduzir custos, permitindo adaptar e oferecer inovação inteligente necessária para o seu sucesso.
4.245 profissionais capacitados em 351 turmas ministradas.
Atuação global, 833 empresas impactadas em projetos, consultorias e treinamentos no Brasil, América Latina, Europa e África.
Networking entre profissionais, comunidades e startups de tecnologias Open Source e Free Software.
Treinamentos baseados em experiência de projetos e consultorias, 2.230 tutorais documentados, atualizados e disponibilizado de forma vitalícia em EAD.
Empresa 100% focada em Open Source e Free Software e contribuidora com equipe atuante nos projetos e eventos de código aberto e software livre.
Apoio na criação de 4 startups / Spin-off baseadas em soluções Open Source ou Free Software.
Instrutor

Marcio Junior Vieira
- 24 anos de experiência em tecnologia da informação, vivência em desenvolvimento e análise de sistemas de gestão empresarial e ciência de dados.
- CEO da Ambiente Livre atuando como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados e Arquiteto de Software.
- Professor dos MBAs em Big Data & Data Science, Inteligência Artificial e Business Intelligence da Universidade Positivo.
- Professor do MBA Artificial Intelligence e Machine Learning da FIAP.
- Pesquisador pela UFG - Universidade de Goiás no CIAP - Centro de IA Aplicada às Políticas Públicas.
- Graduado em Tecnologia em Informática(2004) e pós-graduado em Software Livre(2005) ambos pela UFPR.
- Palestrante FLOSS em: FISL, The Developes Conference, Latinoware, Campus Party, Pentaho Day, Ticnova, PgDay, PgConf e FTSL.
- Organizador Geral: Pentaho Day 2017, 2015, 2019 e apoio nas ed. 2013 e 2014.
- Data Scientist, instrutor e consultor de Big Data e Data Science com tecnologias abertas.
- Ajudou a capacitar equipes de Big Data na IBM, Accenture, Tivit, Sonda, Serpro, Dataprev, Natura, MP, Netshoes, Embraer entre outras.
- Especialista em implantação e customização de Big Data com Hadoop, Spark, Pentaho, Cassandra e MongoDB.
- Contribuidor de projetos open sources ou free software internacionais, tais como Pentaho, Apache Hop, LimeSurvey, SuiteCRM e Camunda.
- Especialista em implantação e customização de ECM com Alfresco e BPM com Activiti, Flowable e Camunda.
- Certificado (Certified Pentaho Solutions) pela Hitachi Vantara (Pentaho inc).
- Ganhou o prêmio Camunda Champion em 2022 em reconhecimento a suas contribuições com o projeto Open Source Camunda.
- Membro da The Order Of de Bee (Comunidade Alfresco trabalhando para desenvolver o ecossistema Alfresco independente)