數據流

流數據攝取和轉換

簡化用於流數據管道的數據攝取和ETLDelta活動表．利用簡單的聲明性方法工程數據讓你的團隊使用他們已經知道的語言和工具，比如SQL和Python。通過可控的自動刷新設置，在一個地方構建和運行批處理和流數據管道，節省時間並降低操作複雜性。無論您計劃將數據發送到哪裏，在Databricks Lakehouse平台上構建流數據管道可確保您不會在原始數據和清理數據之間浪費時間。Beplay体育安卓版本

“越來越多的業務單位以自助服務的方式使用該平台，這在以前是不可能的。Beplay体育安卓版本Databricks對哥倫比亞大學的積極影響，我怎麼說都不為過。”
- Lara Minor, Columbia Sportswear公司高級企業數據經理

自動化操作工具

在構建和部署流數據管道時，Databricks將自動化生產所需的許多複雜操作任務。這包括自動擴展底層基礎設施、編排管道依賴關係、錯誤處理和恢複、性能優化等等。增強自動定量通過為每個獨特的工作負載自動分配計算資源，優化集群利用率。這些功能以及自動數據質量測試和異常管理可以幫助您在構建和維護操作工具上花費更少的時間，從而可以專注於從數據中獲取價值。