Databricks
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使用Zerobus Ingest和Lakebase构建近实时应用程序
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
数据进入湖仓后需转化和整理以供分析，但团队为操作性用例提供数据的过程繁琐。需要维护OLTP数据库实例，管理反向ETL过程，并建立数据管道推送数据至外部数据库，分散了开发者的注意力。
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关键要点
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数据进入湖仓后需转化和整理以供分析。
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团队需要为操作性用例提供分析数据，构建定制应用程序过程繁琐。
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需要维护OLTP数据库实例，包括网络、监控和备份等基础设施组件。
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需要管理反向ETL过程，将分析数据导入数据库以供实时应用使用。
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客户常常需要建立额外的数据管道，将数据从湖仓推送至外部操作数据库。
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这些管道增加了开发者需要设置和维护的基础设施，分散了他们的注意力。
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延伸问答
数据进入湖仓后需要进行哪些处理？
数据进入湖仓后需转化和整理以供分析。
构建定制应用程序的过程有哪些挑战？
构建定制应用程序的过程繁琐，需要维护OLTP数据库实例和管理反向ETL过程。
OLTP数据库实例的维护包括哪些内容？
维护OLTP数据库实例包括网络、监控和备份等基础设施组件。
反向ETL过程的作用是什么？
反向ETL过程用于将分析数据导入数据库，以供实时应用使用。
客户为什么需要建立额外的数据管道？
客户常常需要建立额外的数据管道，将数据从湖仓推送至外部操作数据库。
这些数据管道对开发者有什么影响？
这些管道增加了开发者需要设置和维护的基础设施，分散了他们的注意力。
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