Databricks
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将软件开发和DevOps最佳实践应用于Delta Live Table管道
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原文英文，约2500词，阅读约需9分钟。
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内容提要
本文介绍如何将DevOps实践应用于Databricks Delta Live Tables（DLT），并结构化DLT管道代码以进行单元和集成测试。推荐的开发工作流程包括使用Databricks Repos、CLI和Terraform Provider。本文还介绍了如何实现单元和集成测试，包括使用DLT expectations。最后，本文提供了一个使用Azure DevOps的CI/CD流水线示例。
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关键要点
- Databricks Delta Live Tables (DLT) 简化了数据处理管道的开发，减少了代码量和维护需求。
- 本文介绍了如何将DevOps最佳实践应用于DLT，包括代码版本控制、代码审查和自动化测试。
- 推荐的开发工作流程包括使用Databricks Repos、CLI和Terraform Provider。
- 开发周期中，代码在笔记本中编写，用户通过DLT UI启动管道并进行测试。
- 为了便于单元和集成测试，建议将数据转换定义为独立函数，并使用Python模块导入。
- 单元测试可以通过Python文件或笔记本实现，前者适合本地开发，后者适合快速反馈。
- 集成测试可以通过Databricks Workflows或使用DLT期望来实现，后者更为推荐。
- 在不同环境之间推广DLT资产时，可以使用Databricks Repos和Terraform Provider。
- CI/CD流水线的实现包括多个阶段，支持不同事件触发不同的测试集。
- 提供的示例代码和Terraform代码可用于在Azure DevOps中部署DLT管道。
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