Pipeline di dati affidabili semplificate
Semplifica i processi ETL in batch e streaming con affidabilità automatizzata e qualità dei dati
IL SUCCESSO DEI MIGLIORI TEAM POGGIA SU PIPELINE DI DATI INTELLIGENTI
Le best practice per le pipeline di dati, codificate
Dichiara semplicemente le trasformazioni dei dati di cui hai bisogno e lascia che Spark Declarative Pipelines si occupi del resto.
Acquisizione efficiente
La costruzione di pipeline ETL pronte per la produzione comincia con l'acquisizione dei dati. Spark Declarative Pipelines consente un'acquisizione efficiente a data engineer, sviluppatori in Python, data scientist e analisti SQL. Carica dati da qualsiasi sorgente supportata da Apache Spark™ su Databricks, in batch, streaming o CDC.
Trasformazione intelligente
Con poche righe di codice, Spark Declarative Pipelines riesce a determinare il modo più efficiente per costruire ed eseguire pipeline di dati in batch o in streaming, ottimizzando automaticamente in base al costo o alle prestazioni e riducendo al minimo la complessità.
Operazioni automatizzate
Spark Declarative Pipelines semplifica lo sviluppo di processi ETL codificando le best practice fin dall'inizio e automatizzando le complessità operative. Grazie a Spark Declarative Pipelines, i tecnici possono concentrarsi sull'obiettivo di fornire dati di alta qualità invece di doversi preoccupare di gestire e manutenere l'infrastruttura delle pipeline.
Costruito per semplificare il pipelining dei dati
Costruire e gestire pipeline di dati non deve necessariamente essere difficile. Spark Declarative Pipelines è stato progettato per combinare potenza e semplicità, così da consentirti di eseguire robusti processi ETL con appena qualche riga di codice.Sfruttando l'API unificata di Spark per l'elaborazione sia in batch che in streaming, Spark Declarative Pipelines permette di passare facilmente da una modalità di elaborazione all'altra.
Sfruttando l'API unificata di Spark per l'elaborazione sia in batch che in streaming, Spark Declarative Pipelines permette di passare facilmente da una modalità di elaborazione all'altra.
Con Spark Declarative Pipelines, è semplice ottimizzare le prestazioni delle pipeline dichiarando un'intera pipeline incrementale con tabelle in streaming e viste materializzate.
Spark Declarative Pipelines supporta un ampio ecosistema di sorgenti e destinazioni. Carica dati da qualsiasi fonte, inclusi archivi cloud, bus di messaggi, feed di dati di modifica, database e app aziendali.
Le aspettative ti permettono di garantire che i dati che arrivano nelle tabelle soddisfino i requisiti di qualità dei dati e forniscano informazioni sulla qualità dei dati a ogni aggiornamento della pipeline.
Sviluppa pipeline direttamente nell'IDE per il data engineering senza dover cambiare il contesto. Visualizza DAG, anteprima dei dati e informazioni sull'esecuzione in un'unica interfaccia. Scrivi codice in modo semplice grazie a funzioni di autocompletamento, segnalazione degli errori in tempo reale e diagnostica.
Altre funzioni
Semplifica le tue pipeline di dati
Rendi semplici sorgenti, trasformazioni e destinazioni
La programmazione dichiarativa ti permette di sfruttare la potenza dell'ETL sulla Data Intelligence Platform con appena qualche riga di codice.
I prezzi basati sull'utilizzo tengono sotto controllo la spesa
Si pagano solo i prodotti utilizzati e conteggiati al secondo.Scopri di più
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Job di Lakeflow
Definisci, gestisci e monitora facilmente flussi di lavoro multitasking per pipeline di ETL, analisi e machine learning. Grazie a un'ampia gamma di tipologie di task supportati, funzioni di osservabilità approfondita e alta affidabilità, i team di gestione dei dati saranno in grado di automatizzare e orchestrare meglio qualsiasi pipeline e diventare più produttivi.
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