IFCO与Databricks合作优化可循环包装池数据平台，通过dbt在Databricks上运行，采用液态聚类、增量合并、动态文件剪枝等技术，使核心语义层作业每日运行时间减少超60%，并取消昂贵的夜间全量刷新。团队利用查询计划诊断瓶颈，将dbt项目按模型拆分为独立任务，提升可观测性与重跑效率。

液态聚类是现代湖仓的数据布局标准，解决了传统分区的小文件和过度分区问题。它支持动态调整聚类键和行级并发，优化查询性能。与分区相比，液态聚类在处理高基数列时表现更佳，并支持元数据操作。案例分析表明，液态聚类显著提高了数据处理效率，减少了存储空间。