Databricks
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使用Databricks SQL实现维度数据仓库，第三部分
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原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。
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内容提要
在事实表中，LastModifiedDateTime字段记录时间戳。提取数据前需确认最新值作为增量提取起点。尽管变更数据捕获（CDC）机制最可靠，但在缺乏时通常依赖时间戳。ETL流程包括提取新数据、清洗和发布到事实表，结合SQL和Python实现，确保数据完整性和效率。
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关键要点
- 在事实表中，LastModifiedDateTime字段记录时间戳，增量提取的起点是该字段的最新值。
- 变更数据捕获（CDC）机制是最可靠的增量提取方式，但在缺乏时依赖时间戳。
- ETL流程包括提取新数据、清洗和发布到事实表，结合SQL和Python实现，确保数据完整性和效率。
- 事实表通常记录大量数据，增量提取时只处理新记录和已更改记录。
- ETL工作流的高层次步骤包括获取最新时间戳、提取相关数据、数据清洗和发布。
- 在数据仓库ETL周期中，维度ETL工作流通常在事实工作流之前运行，以确保数据连接完整。
- 对于迟到的维度成员，需在维度表中插入未在当前记录中的业务键值。
- 在数据发布阶段，首先查找业务键的外键值，然后将数据发布到事实表。
- 希望通过Databricks平台构建维度模型的用户能找到熟悉且易于支持的工作流程。
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延伸问答
在事实表中，LastModifiedDateTime字段的作用是什么？
LastModifiedDateTime字段记录时间戳，用于确定增量提取的起点。
什么是变更数据捕获（CDC）机制？
CDC机制是一种可靠的增量提取方式，用于识别需要提取的操作记录。
ETL流程的主要步骤有哪些？
ETL流程包括提取新数据、数据清洗和发布到事实表。
如何处理迟到的维度成员？
需要在维度表中插入未在当前记录中的业务键值，以确保数据完整性。
在数据发布阶段，如何查找外键值？
首先查找业务键的外键值，然后将数据发布到事实表。
Databricks平台在构建维度模型时有什么优势？
Databricks平台支持多种语言，便于数据工程师在实现中灵活切换，提升工作效率。
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