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APACHE SPARK DECLARATIVE PIPELINES

A estrutura de pipeline aberta para agentes e equipes de dados

Crie pipelines com segurança para escala agêntica com qualidade, validação e governança de dados
lakedflow declarative pipelines
TOP TEAMS SUCCEED WITH INTELLIGENT DATA PIPELINES
BENEFÍCIOS

Crie e execute pipelines em escala agêntica com confiança

Capacite equipes de dados e agentes de IA com padrões abertos, verificações de qualidade automatizadas e governança de nível empresarial.

Padrões abertos

O padrão aberto universal para pipelines de dados. Unifique lote e streaming, bem como SQL e Python, no Apache Spark™ — fornecendo uma base portátil para equipes de dados e agentes de IA gerarem código de produção robusto.

Criado para agentes

A estrutura nativa para agentes de codificação. Os agentes declaram resultados de dados alvo. O Apache Spark™ Declarative Pipelines (SDP) resolve automaticamente gráficos de dependência, executa simulações de compilador e aplica regras de qualidade antes da execução dos pipelines.

Execução governada

Execução de pipeline segura e autônoma. O Unity Catalog impõe limites e segurança rigorosos de catálogo, enquanto o SDP lida com o gerenciamento de estado, a recuperação de erros e o processamento incremental nos bastidores.

RECURSOS

Criado para padronizar o desenvolvimento de pipelines para agentes e humanos

Padronize o desenvolvimento de pipelines com criação pronta para agentes, manuseio automatizado de padrões e um framework para todas as equipes.

Crie, valide e itere declarativamente usando linguagem natural via Genie Code — ou através do seu agente de codificação de escolha.

Agent-Ready Pipelines

Mais recursos

Governança e armazenamento unificados

Construído sobre os padrões fundamentais do lakehouse, Unity Catalog e formatos de tabela abertos.

Computação sem servidor

Relação custo/desempenho até 5 vezes melhor para ingestão de dados e 98% de economia de custos para transformações complexas.

Fluxos de pipeline explícitos

Simplifique padrões de dados complexos, como Auto CDC, appends de várias fontes e atualizações de streaming prontos para uso sem lógica de backfill manual.

Orquestração de tarefas

Em vez de definir manualmente uma série de tarefas separadas do Apache Spark, você define as transformações e o Spark Declarative Pipelines garante que elas sejam executadas na sequência correta.

Tratamento de erros e recuperação de falhas

Recuperação contínua de erros que ocorrem durante a execução de pipelines de dados.

CI/CD e controle de versão

Especifique facilmente as configurações para isolar pipelines em ambientes de desenvolvimento, teste e produção.

Monitoramento e observabilidade de pipelines

Funcionalidades integradas de monitoramento e observabilidade, incluindo linhagem de dados, histórico de atualizações e relatórios sobre a qualidade dos dados.

Agendamento flexível de atualização

Otimize facilmente para latência ou custo, dependendo dos requisitos do seu pipeline.

CASOS DE USO

Simplifique seus pipelines de dados

declarative etl

Simplifique as fontes, transformações e destinos

A programação declarativa significa que você pode aproveitar o poder do ETL na lataforma da Databricks com apenas algumas linhas de intenção.

PREÇOS

O preço baseado no uso ajuda a controlar despesas

Pague apenas pelos produtos que usar, por segundo.
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Genie Code

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Conectores de ingestão de dados eficientes de qualquer fonte e integração nativa com a Plataforma de Dados + IA da Databricks desbloqueiam o acesso fácil a analises e IA, com governança unificada.

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O Workflows permite definir, gerenciar e monitorar facilmente fluxos de trabalho multitarefa para ETL, análises e pipelines de machine learning. Com uma ampla variedade de tipos de tarefas compatíveis, recursos de observabilidade detalhada e alta confiabilidade, suas equipes de dados podem automatizar e orquestrar melhor qualquer pipeline e aumentar a produtividade.

Armazenamento do Lakehouse

Unifique os dados em seu lakehouse, em todos os formatos e tipos, para todas as suas cargas de trabalho de análises e IA.

Unity Catalog

Governe sem esforço todos os seus ativos de dados com a única solução de governança unificada e aberta do setor para dados e IA, integrada à Plataforma de Dados + IA da Databricks.

Inteligência de Documentos

Analise, extraia e classifique documentos empresariais em escala com governança integrada para IA agêntica.

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Dê um passo adiante

Perguntas frequentes sobre o Spark Declarative Pipelines

O Spark Declarative Pipelines (SDP) é uma estrutura aberta que simplifica a engenharia de dados em lote e streaming no Apache Spark. Ao permitir que as equipes de dados e agentes de codificação declarem estados de dados de destino em vez de escrever código procedimental, o SDP resolve automaticamente dependências, aplica as expectativas de qualidade de dados e lida com o gerenciamento de estados incrementais.

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