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LAKEFLOW DECLARATIVE PIPELINES

Zuverlässige Datenpipelines leicht gemacht

Vereinfachen Sie Batch- und Streaming-ETL mit automatisierter Zuverlässigkeit und integrierter D
lakedflow declarative pipelines
SPITZENTEAMS SETZEN AUF INTELLIGENTE DATENPIPELINES
Vorteile

Festgeschriebene Best Practices für Datenpipelines

Definieren Sie einfach die gewünschten Datentransformationen – Lakeflow Declarative Pipelines kümmert sich um den Rest.

Effiziente Datenaufnahme

Der Aufbau produktionsbereiter ETL-Pipelines beginnt mit der Datenaufnahme. Lakeflow Declarative Pipelines ermöglicht eine effiziente Datenaufnahme für Data Engineers, Python-Entwickler, Data Scientists und SQL-Analysten. Laden Sie Daten von jeder von Apache Spark™ unterstützten Quelle in Databricks – ganz gleich, ob Batch, Streaming oder CDC.

Intelligente Transformation

Aus nur wenigen Codezeilen ermittelt Lakeflow Declarative Pipelines die effizienteste Methode zum Erstellen und Ausführen Ihrer Batch- oder Streaming-Datenpipelines und nimmt dabei automatisch Optimierungen für Kostenersparnis oder Performance vor – bei gleichzeitiger Minimierung der Komplexität.

Automatisierter Betrieb

Lakeflow Declarative Pipelines vereinfacht die ETL-Entwicklung, indem sie Best Practices vom ersten Moment an implementieren und die übliche betriebliche Komplexität durch Automatisierung beseitigen. Mit Lakeflow Declarative Pipelines können sich Engineers auf die Bereitstellung hochwertiger Daten konzentrieren, statt eine Pipeline-Infrastruktur zu betreiben und zu verwalten.

Funktionen

Für die einfachere Erstellung von Datenpipelines entwickelt

Das Erstellen und Betreiben von Datenpipelines kann komplex sein, muss es aber nicht. Lakeflow Declarative Pipelines kombiniert Performance mit Einfachheit. So können Sie robustes ETL mit nur wenigen Codezeilen umsetzen.

Durch die Nutzung der vereinheitlichten API von Spark für die Batch- und Stream-Verarbeitung ermöglichen Lakeflow Declarative Pipelines das einfache Umschalten zwischen den Verarbeitungsmodi.

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databricks processing

Lakeflow Declarative Pipelines macht es einfach, die Leistung von Pipelines zu optimieren, indem eine gesamte inkrementelle Datenpipeline mit Streaming-Tabellen und materialisierten Ansichten deklariert wird.

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End to end incremental processing

Lakeflow Declarative Pipelines unterstützt ein breites Ökosystem von Quellen und Senken. Laden Sie Daten aus jeder Quelle, einschließlich Cloud-Speicher, Message Busses, Change Data Feeds, Datenbanken und Enterprise-Anwendungen.

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Load data from anywhere

Mit Expectations können Sie sicherstellen, dass die in Tabellen eingehenden Daten den Datenqualitätsanforderungen entsprechen, und bei jeder Pipeline-Aktualisierung Erkenntnisse zur Datenqualität generieren.

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Data quality

Entwickeln Sie Pipelines in der IDE für Data Engineering ohne jeglichen Kontextwechsel. Sehen Sie den DAG, die Datenvorschau und Ausführungsdetails in einer einzigen Benutzeroberfläche. Entwickeln Sie Code einfach mit Autovervollständigung, Inline-Fehlermeldungen und detaillierten Diagnosen.

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feature 5 image

Weitere Funktionen

Vereinheitlichte Verwaltung und Speicherung

Aufbauend auf den grundlegenden Lakehouse-Standards von Unity Catalog und offenen Tabellenformaten.

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Serverless Compute

Bis zu 5× besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bei der Datenaufnahme und 98 % Kosteneinsparungen für komplexe Transformationen.

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Aufgabenorchestrierung

Anstatt eine Reihe von separaten Apache Spark™-Aufgaben manuell zu definieren, definieren Sie die Transformationen und Lakeflow Declarative Pipelines stellt sicher, dass sie in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden.

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Fehlerbehandlung und Fehlerbehebung

Nahtlose Wiederherstellung nach Fehlern, die bei der Ausführung von Datenpipelines auftreten.

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CI/CD und Versionskontrolle

Konfigurationen können einfach spezifiziert werden, um Pipelines in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen zu isolieren.

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Monitoring und Beobachtbarkeit der Pipeline

Integrierte Monitoring- und Beobachtungsfunktionen, inklusive Datenherkunft, Aktualisierungsverlauf und Erstellung von Datenqualitätsberichten.

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Flexible Aktualisierungsplanung

Führen Sie Optimierungen für Latenz oder Kosten bequem durch, passend zu den Anforderungen Ihrer Pipeline.

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Anwendungsfälle

Datenpipelines rationalisieren

Preise

Ausgaben im Griff dank nutzungsbasierter Abrechnung

Sie zahlen nur für die Produkte, die Sie tatsächlich nutzen – und das sekundengenau.
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Mehr entdecken

Entdecken Sie weitere integrierte, intelligente Angebote auf der Data Intelligence Platform.

LakeFlow Connect

Effiziente Konnektoren für die Datenaufnahme aus beliebigen Quellen und native Integration mit der Data Intelligence Platform erschließen einen einfachen Zugang zu Analytik und KI mit einheitlicher Governance.

Lakeflow Jobs

Sie können Workflows mit mehreren Tasks für ETL-, Analytics- und ML-Pipelines unkompliziert definieren, verwalten und überwachen. Mit einer breiten Palette unterstützter Task-Typen, umfassenden Beobachtbarkeitsfunktionen und hoher Zuverlässigkeit sind Ihre Datenteams in der Lage, jede Pipeline besser zu automatisieren und zu orchestrieren sowie produktiver zu werden.

Lakehouse-Speicherung

Vereinheitlichen Sie die Daten in Ihrem Lakehouse format- und typenübergreifend für alle Ihre Analytics- und KI-Workloads.

Unity Catalog

Regulieren Sie alle Ihre Datenressourcen nahtlos mit der branchenweit einzigen einheitlichen und offenen Governance-Lösung für Daten und KI, die in die Data Intelligence Platform von Databricks integriert ist.

Die Data Intelligence Platform

Erfahren Sie mehr darüber, wie die Databricks Data Intelligence Platform Ihre Daten- und KI-Workloads unterstützt.

Wagen Sie den nächsten Schritt

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