Depois de escrever o artigo anterior sobre migração de SAS para Databricks em formato de receita de bolo, gostei tanto da experiência que decidi repetir a ideia, mas desta vez com COBOL! Como o COBOL é uma linguagem tão antiga quanto aquelas receitas de família que passam de geração em geração, achei que seria mais divertido fazer uma receita de pavê. Afinal, COBOL e pavê são clássicos que resistem ao tempo!

Você já ouviu falar em COBOL? Se nunca ouviu, não se preocupe, vou te explicar! O COBOL (“Common Business-Oriented Language”) é uma das linguagens de programação mais antigas e ainda muito importantes no mundo corporativo. Criada em 1959, ela foi projetada para ser simples e eficiente em soluções de negócios, e acabou se tornando a principal escolha para sistemas de grande porte, principalmente em setores como bancos, seguros e governos.

Apesar de sua idade, o COBOL ainda roda em muitos sistemas críticos pelo mundo. Pense em sistemas que processam transações bancárias, pagamentos e registros financeiros: é bem provável que tenha um programa COBOL por trás disso. Mas, com o passar do tempo, as empresas precisam modernizar essas soluções para acompanhar novas tecnologias e demandas.

Neste artigo, vou mostrar como você pode modernizar processos COBOL em um formato bem divertido: uma receita de pavê! Vamos ver o passo a passo, incluindo um exemplo prático de JCL e também como usar o Databricks para dar um toque moderno a tudo isso. Bora preparar esse pavê?

🍰 Ingredientes da nossa receita:

  1. Levantamento dos processos COBOL existentes:
  2. Ferramentas essenciais:
  3. Equipe especializada:

👩🍳 Modo de preparo: Passo 1 - Entendimento e preparação do ambiente

Antes de modernizar, é importante entender bem o processo atual.

  1. Levante os arquivos de entrada e saída:
  2. Entenda o fluxo do JCL:
  3. Verifique o programa COBOL:

👩🍳 Modo de preparo: Passo 2 - Exemplo prático de JCL com PCICDIT e VSAM

Agora, vamos preparar o pavê com um exemplo prático.

Exemplo de JCL:

//JOBNAME  JOB  (ACCT),'COBOL MIGRATION',CLASS=A,MSGCLASS=X
//STEP1    EXEC PGM=PCICDIT
//INFILE   DD   DSN=INPUT.VSAM.FILE,DISP=SHR
//OUTFILE  DD   DSN=OUTPUT.FLAT.FILE,DISP=(NEW,CATLG,DELETE),
//             SPACE=(CYL,(5,5),RLSE),
//             DCB=(RECFM=FB,LRECL=80,BLKSIZE=800)
//SYSPRINT DD   SYSOUT=*
//SYSIN    DD   *
   COMMAND=COPY
   INPUT=INFILE
   OUTPUT=OUTFILE
/*

Explicação do JCL:

  1. //JOBNAME JOB: Define o nome do job, a conta e as classes de execução e mensagens.
  2. //STEP1 EXEC PGM=PCICDIT: Executa o programa PCICDIT.
  3. //INFILE DD DSN=INPUT.VSAM.FILE: Especifica o arquivo de entrada, que é um arquivo VSAM.
  4. //OUTFILE DD DSN=OUTPUT.FLAT.FILE: Define o arquivo de saída como um flat file, com especificações de espaço e formato de registro.
  5. //SYSPRINT DD SYSOUT=*: Direciona a saída de log para o console.
  6. //SYSIN DD: Contém os comandos do PCICDIT, onde é especificado que o arquivo de entrada será copiado para o arquivo de saída.

👩🍳 Modo de preparo: Passo 3 - Conversão do arquivo VSAM usando Databricks

Com os dados do arquivo VSAM já identificados, podemos criar um notebook Databricks para realizar a conversão desses dados para um formato moderno, como Delta Lake. Abaixo está um exemplo de código PySpark que faz essa conversão:

Exemplo de código PySpark puro:

from pyspark.sql import SparkSession

# Criando a sessão Spark
spark = SparkSession.builder.appName("VSAM_to_Delta").getOrCreate()

# Lendo o arquivo VSAM (simulado como um arquivo sequencial)
vsam_df = spark.read.format("csv").option("header", "false").load("/mnt/input/vsam-file.txt")

# Definindo o esquema do arquivo VSAM
vsam_df = vsam_df.withColumnRenamed("_c0", "key").withColumnRenamed("_c1", "value")

# Gravando no formato Delta
vsam_df.write.format("delta").mode("overwrite").save("/mnt/output/delta-vsam")

print("Conversão concluída com sucesso!")

Explicação do código:

  1. Criamos uma SparkSession: é necessária para utilizar as funcionalidades do Spark.
  2. Leitura do arquivo VSAM: aqui consideramos um arquivo de texto simulado como entrada.
  3. Definimos o esquema do DataFrame: renomeando as colunas para refletir a estrutura do VSAM.
  4. Escrita no formato Delta: o arquivo é gravado em um diretório no formato Delta Lake.

Utilizando o Databricks Assistant:

Você pode usar o Databricks Assistant para gerar automaticamente um notebook semelhante a este. Basta fornecer um prompt claro, como:

Prompt sugerido: “Crie um notebook PySpark para ler um arquivo VSAM, converter para um DataFrame e gravar no formato Delta.”

O Databricks Assistant será capaz de entender a solicitação e gerar um código base, que você pode ajustar conforme suas necessidades.

Tenho um presente: Faça o download do notebook que criei aqui !

Conclusão

Seguindo essa receita de pavê, você conseguirá modernizar seus processos COBOL de forma estruturada, garantindo a continuidade dos negócios e abrindo caminho para novas soluções tecnológicas. E você, já participou de uma modernização como essa? Compartilhe nos comentários suas experiências!

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