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内容提要
Azure、AWS和GCP现已正式推出支持使用Delta Sharing的Structured Streaming功能，数据提供者可以利用这一功能轻松扩展其数据服务，数据接收者可以从共享数据集中流式传输最新更改，降低处理大批量数据的基础设施成本。本文将介绍如何利用Structured Streaming和Delta Sharing来最大化数据的商业价值，并探讨如何使用Databricks Workflows等其他功能来构建实时数据应用程序。
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关键要点
- Azure、AWS和GCP正式推出支持Delta Sharing的Structured Streaming功能。
- 数据提供者可以轻松扩展数据服务，降低共享大数据集的运营成本。
- 数据接收者可以流式传输共享数据集的最新更改，降低处理大批量数据的基础设施成本。
- Structured Streaming简化了实时处理和批处理，减少了批处理作业的数量。
- 企业可以利用Structured Streaming和Delta Sharing最大化数据的商业价值。
- Delta Sharing支持将共享的Delta表作为Structured Streaming的源。
- 数据提供者可以通过Databricks Workflows轻松将数据流式传输到Delta表。
- 数据接收者可以使用Databricks Runtime流式读取共享的Delta表。
- 示例中展示了如何将共享的CAT股票符号数据与本地股票价格历史数据结合。
- 组织可以通过Delta Sharing在近实时中最大化数据的商业价值。
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