Databricks
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数据工程与流处理的最新动态 - 2024年1月
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
Databricks发布了Data Intelligence Platform，旨在提供一个统一的平台来访问和分析数据。过去六个月中，他们引入了几个新功能，包括数据摄取能力、Spark Structured Streaming的改进、对Apache Pulsar和UC View的支持作为流数据源、AAD认证支持、用于ETL的Delta Live Tables以及对Databricks Workflows的增强。这些更新旨在改进数据工程实践，为人工智能和分析项目构建可靠的数据流水线。
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关键要点
- Databricks发布了Data Intelligence Platform，旨在提供统一的数据访问和分析平台。
- 过去六个月中，Databricks引入了多个新功能，包括数据摄取能力和Spark Structured Streaming的改进。
- 数据工程是确保可靠数据的核心，Databricks通过最佳实践支持数据工程师。
- 在AI时代，可靠数据被认为是AI项目成功的最大威胁。
- Databricks在2023年Q4被评为云数据管道领域的领导者。
- Databricks收购了Arcion，以增强实时数据复制能力。
- Spark Structured Streaming是流处理的最佳引擎，Databricks在此基础上进行了多项改进。
- Databricks支持Apache Pulsar作为流数据源，提供精确一次处理语义。
- Delta Live Tables是简化ETL的声明性框架，自动处理任务编排和数据质量。
- 增强的Databricks Workflows支持条件执行和模块化编排，提升工作流管理能力。
- DLT管道现已在Google Cloud上普遍可用，支持跨GCP环境构建数据管道。
- Databricks致力于与数据工程师、分析师和机器学习工程师合作，推动数据和AI的民主化。
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