Databricks 为 Apache Spark 提供了 Spark 声明式管道

主要观点总结

Databricks在旧金山的Databricks Data+AI峰会上宣布将Delta Live Tables（DLT）的技术贡献给Apache Spark项目，并更名为Spark声明式管道。此贡献使Spark用户更容易开发和维护流式管道，体现了Databrick对开源的承诺。新特性允许开发人员定义数据流管道，使用SQL语法或Python SDK，减少对编排器如Apache Airflow的需求。声明式管道支持流式数据源和物化视图，并将在Spark 4.10版本中使用。

关键观点总结

关键观点1: Databricks将Delta Live Tables技术贡献给Apache Spark项目，并更名为Spark声明式管道。

这个新特性简化了管道的开发和维护，体现了Databrick对开源的承诺。

关键观点2: 声明式管道允许使用SQL语法或Python SDK定义数据流管道，减少对编排器的需求。

开发人员可以定义数据流管道而无需在Spark中创建命令式命令。

关键观点3: 声明式管道支持流式数据源和物化视图，并在后台解释查询、创建依赖图并优化执行计划。

此外，它还支持变更数据捕获、批处理和流逻辑、内置重试逻辑和可观测性钩子。

关键观点4: 声明式管道的特性计划在Apache Spark的下一个版本4.10中使用，该版本预计在2026年1月发布。

用户可以在工单SPARK-51727中查看Apache Jira Spark项目中的进度。

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