Databricks
·
使用 Delta Live Tables 同时处理来自多个流媒体平台的数据
💡
原文英文，约3600词，阅读约需13分钟。
📝
内容提要
本文介绍使用Delta Live Tables（DLT）处理实时数据的方法，以医疗保健领域的多流处理场景为例。通过DLT，可以轻松创建和管理高质量的批处理和流处理数据管道，使用Auto Loader工具自动处理新到达的数据文件，支持多种文件格式。最后，通过DLT的数据管道，可以实现数据分析和业务洞察。
🎯
关键要点
- 组织需要实时或近实时的信息以支持快速决策。
- 随着组织的增长，消息代理的数量和种类增加，管理变得复杂。
- 多流处理场景中，如何整合不同的数据源和技术是一个挑战。
- Delta Live Tables (DLT) 可以简化批处理和流处理数据管道的创建和管理。
- 医疗保健领域的多流处理用例包括患者与医院的多种交互。
- 数据源包括 Amazon Kinesis、Azure Event Hubs 和增量文件流。
- DLT 管道可以同时从多个流源摄取数据并进行 ETL 处理。
- DLT 提供数据质量管理、检查点管理和自动扩展等功能。
- DLT 支持连续和触发两种模式，适应不同的处理需求。
- Auto Loader 是一种强大的数据文件摄取工具，支持多种文件格式。
- 通过 DLT 进行数据分析可以生成有意义的业务洞察。
- 示例分析包括按州和年龄组统计 Covid 阳性患者数量。
- DLT 的可视化功能可以显示数据管道的依赖关系和运行状态。
- 使用 DLT 可以简化技术架构，便于维护和扩展。
🏷️
标签
➡️
