merge¶

controle

consolida os dados de múltiplos nós upstream em um único dataset, empilhando as linhas de cada origem (schema-aligned) — diferente do nó join, que cruza colunas de duas tabelas por uma chave comum.

quando usar¶

consolidar o mesmo tipo de dado vindo de múltiplas origens (ex: vendas da filial a + vendas da filial b) em um único fluxo
unificar resultados de diferentes ramos de um branch ou split de volta em um único caminho antes do lakehouse writer
juntar extrações paralelas de fontes equivalentes (ex: o mesmo relatório, extraído de dois bancos regionais diferentes) antes de uma agregação única

como funciona¶

o nó merge aceita múltiplas conexões de entrada. ao executar, ele empilha todas as linhas de todos os nós conectados em um único dataset — colunas com o mesmo nome são alinhadas automaticamente; colunas presentes em apenas algumas das origens recebem valor nulo nas demais.

[extração filial A] ──┐
                       ├─→ [merge] → [fábrica] → [lakehouse writer]
[extração filial B] ──┘

configuração¶

campo	tipo	descrição
`label`	string	nome de exibição do nó no canvas

não há parâmetros adicionais — basta conectar todas as origens que devem ser consolidadas às entradas do nó merge.

merge vs. join¶

este é o ponto de maior confusão do builder — os dois nós parecem semelhantes, mas resolvem problemas diferentes:

você precisa de...	use
empilhar linhas de múltiplas fontes com colunas equivalentes em um único dataset	merge (este nó)
cruzar colunas de duas tabelas por uma chave comum (ex: pedidos + clientes por `cliente_id`)	join

se depois de um merge você perceber que precisa combinar colunas por chave (em vez de apenas empilhar linhas), o nó certo é o join, não o merge.

colunas divergentes entre origens

se as fontes conectadas ao merge têm nomes de coluna diferentes para o mesmo dado (ex: cliente_id em uma e id_cliente em outra), use um renomear campo em cada origem antes do merge, para garantir que as colunas se alinhem corretamente.