本文分享了在AWS中国区将近70个Glue ETL作业从3.0版本升级至5.0版本的经验。升级后整体DPU消耗降低约30%，部分作业性能提升超过60%。文章讨论了升级评估、环境适配、分批部署及性能对比，强调架构优化的重要性，并建议优先重构设计缺陷导致高消耗的工作负载。

选择数据迁移工具时，应根据工作负载的复杂性选择合适的工具，如Lakehouse、Spark Declarative Pipelines或PySpark。迁移过程应逐步进行，首先评估现有数据仓库，选择低风险、高可见性的工作负载进行快速迁移，随后现代化和优化管道，最终整合冗余ETL流程。

本文介绍了构建生产级SQL ETL管道的步骤，包括数据提取、转换和加载。ETL管道是现代分析架构的基础，使用SQL可以提高团队协作和管道的可维护性。现代ETL需支持批处理和流处理，以满足实时数据需求。有效的ETL设计应关注数据治理、性能优化和业务结果对齐，确保数据质量和准确性。

Databricks将在2026年SIGMOD大会上展示其在Spark声明式管道方面的创新，并获得荣誉提名。该公司专注于简化增量处理，提高ETL工作负载效率，尤其是在维护物化视图方面。Enzyme技术显著提升了性能，展示了在生产工作负载中有效维护物化视图的能力。

Lakebase推出了变更数据馈送（CDF），简化了从操作数据库到Lakehouse的数据提取过程。通过Unity Catalog管理，用户可以轻松启用CDF，提升数据治理和流通效率。这一新架构将操作数据库转变为Lakehouse的原生Bronze层，支持ETL和流式工作流，推动数据管理的开放性与高效性。

Databricks推出新的分析工程师学习路径，帮助SQL从业者将原始数据转化为可治理的AI语义模型和指标视图。课程内容包括数据建模、ETL管道构建和业务指标定义，适合希望承担更多数据责任的从业者。学习路径包含多个实践课程，旨在提升分析工程技能，实现高效的数据分析和AI应用。

Slickflow 在 .NET 8 版本中进化为 AI 驱动的工作流编排平台，集成了大语言模型和知识增强能力，支持代码优先的自动执行，适合 ETL 和微服务场景，同时保留传统 BPM 功能，满足企业级流程控制需求。它重新定义了工作流引擎的边界，适合构建 AI 工作流和复杂业务流。

Supabase Realtime和ETL都能从Postgres数据库读取变化，但用途不同。Realtime用于实时更新用户界面，适合聊天和协作编辑；ETL则用于将数据可靠地移动到分析系统，适合数据仓库和报告。选择不当的工具可能导致数据丢失或延迟。

SQL ETL实施面临碎片化挑战，导致操作复杂且难以扩展。Databricks通过统一平台整合执行、调度和监控，简化数据管道管理，提升性能和可靠性，支持多种工作流，确保团队高效协作，适应未来需求。

AI数据转换利用人工智能和机器学习自动化原始数据的清洗和结构化，提升数据质量和可用性。有效的数据转换确保数据在分析和模型训练前得到清理和规范。ETL和ELT是主要的数据转换模式，其中ELT在云环境中更具可扩展性。最佳实践包括版本控制转换脚本、记录数据清洗规则、自动化测试和早期参与数据科学家。高质量的数据基础和人工审核AI生成的代码是数据驱动组织的关键。

dbt在Databricks平台上运行，整合数据转型工作流，提供开放存储和统一治理。通过Unity Catalog，团队高效管理数据权限和访问，简化操作复杂性。Databricks的高性能引擎提升ETL工作负载效率，减少手动调优需求，帮助用户专注于构建数据管道。

pg_background是PostgreSQL的扩展，支持在后台异步执行SQL，避免主会话阻塞。1.9版本新增工作标签、结构化错误返回、结果元数据和批量操作，提升了可观察性和操作体验，适用于维护、审计日志和ETL等场景。

ELT是一种数据集成过程，将原始数据从源服务器传输到目标服务器上的数据系统，然后准备信息以供下游使用。相比之下，ETL过于复杂、劳动密集、成本高，不适合处理非结构化数据，也容易成为功能和计算瓶颈。ELT更加灵活，适合处理大量数据，特别是在云端和数据湖中进行分析，正在成为IT组织实现现代化和最大化现有投资价值的关键工具。

数据工程是将原始数据转化为可用信息的过程，涵盖数据管道、存储和处理。数据管道自动化数据的移动与转换，确保数据的可靠性。数据类型包括结构化、非结构化和半结构化。数据工程生命周期包括数据生成、摄取、存储、处理和服务。ETL和ELT是常见的数据集成方法，现代数据工程依赖云平台和大数据工具，以支持实时分析和机器学习。

本文介绍了七种适合数据工程师的Python基础ETL工具，包括Apache Airflow、Luigi、Prefect、Dagster、PySpark、Mage AI和Kedro。这些工具在工作流调度、管道简化、数据资产管理和分布式处理等方面各具特色。选择合适的工具需考虑具体需求、数据规模和团队成熟度。

数据工程正在转型，工程师角色从构建者转向战略家，承担更高层次的责任。AI的成熟和数据复杂性推动了这一变化。到2026年，数据工程师将与AI协作，专注于业务决策，采用开放数据格式以提升灵活性，并在元数据层面建立领导地位。成功企业将视数据工程师为关键合作伙伴，以推动竞争优势。

Databricks收购Mooncake技术，旨在将分析直接融入决策过程。Mooncake支持PostgreSQL，结合事务处理与快速分析，消除ETL管道管理。其实时层和HTAP功能促进了事务与分析系统的整合，为AI代理提供新可能性。

Supabase ETL 是一种变更数据捕获管道，能够实时将 Postgres 表复制到分析目的地，首个支持的目标是 Google BigQuery。用户可以通过 Supabase 控制面板快速设置 ETL，支持对表的增删改，适合大规模数据处理，定价为每月每个连接器 25 美元。