Zuverlässige Datenpipelines leicht gemacht
Vereinfachen Sie Batch- und Streaming-ETL mit automatisierter Zuverlässigkeit und integrierter D
SPITZENTEAMS SETZEN AUF INTELLIGENTE DATENPIPELINES
Festgeschriebene Best Practices für Datenpipelines
Definieren Sie einfach die gewünschten Datentransformationen – Spark Declarative Pipelines kümmert sich um den Rest.
Effiziente Datenaufnahme
Der Aufbau produktionsbereiter ETL-Pipelines beginnt mit der Datenaufnahme. Spark 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 Spark 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
Spark Declarative Pipelines vereinfacht die ETL-Entwicklung, indem sie Best Practices vom ersten Moment an implementieren und die übliche betriebliche Komplexität durch Automatisierung beseitigen. Mit Spark Declarative Pipelines können sich Engineers auf die Bereitstellung hochwertiger Daten konzentrieren, statt eine Pipeline-Infrastruktur zu betreiben und zu verwalten.
Für die einfachere Erstellung von Datenpipelines entwickelt
Das Erstellen und Betreiben von Datenpipelines kann komplex sein, muss es aber nicht. Spark 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 Spark Declarative Pipelines das einfache Umschalten zwischen den Verarbeitungsmodi.
Durch die Nutzung der vereinheitlichten API von Spark für die Batch- und Stream-Verarbeitung ermöglichen Spark Declarative Pipelines das einfache Umschalten zwischen den Verarbeitungsmodi.
Spark Declarative Pipelines macht es einfach, die Leistung von Pipelines zu optimieren, indem eine gesamte inkrementelle Datenpipeline mit Streaming-Tabellen und materialisierten Ansichten deklariert wird.
Spark 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.
Mit Expectations können Sie sicherstellen, dass die in Tabellen eingehenden Daten den Datenqualitätsanforderungen entsprechen, und bei jeder Pipeline-Aktualisierung Erkenntnisse zur Datenqualität generieren.
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.
Weitere Funktionen
Datenpipelines rationalisieren
Quellen, Transformationen und Ziele vereinfachen
Deklarative Programmierung bedeutet, dass Sie die Leistungsfähigkeit von ETL mit nur wenigen Codezeilen auf der Data Intelligence Plattform umsetzen können.
Ausgaben im Griff dank nutzungsbasierter Abrechnung
Sie zahlen nur für die Produkte, die Sie tatsächlich nutzen – und das sekundengenau.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.
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.
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