Databricks
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利用Databricks和Google Cloud释放实时数据处理的潜力
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
谷歌发布了Databricks Lakehouse平台的Google Pub/Sub连接器，支持实时处理和分析数据，具有精确一次处理语义、简单易用的配置、数据安全性和访问控制、模式匹配、灵活的延迟和成本控制以及监控流式指标等功能。小米和Melexis等公司已经在使用该连接器，并取得了成功。该连接器可在Databricks Runtime 13.1中使用。
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关键要点
- 谷歌发布了Databricks Lakehouse平台的Google Pub/Sub连接器，支持实时数据处理和分析。
- 该连接器确保精确一次处理语义，避免数据重复和丢失。
- 连接器配置简单，支持使用Python或Scala进行Spark结构化流处理。
- 数据安全性是重中之重，推荐使用密钥安全授权连接。
- 支持基于角色的访问控制，确保数据隐私和控制。
- 连接器能够匹配数据模式，简化开发过程。
- 提供灵活的延迟与成本控制选项，允许用户根据需求调整数据处理频率。
- 监控流式指标，帮助用户跟踪流处理的进展和性能。
- 小米和Melexis等公司已成功使用该连接器，提升了数据处理能力。
- Google Pub/Sub连接器在Databricks Runtime 13.1中可用，用户可参考文档开始使用。
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