Databricks推出了一项新框架，旨在帮助组织迁移现有的ETL（提取、转换、加载）管道。该框架概述了三种主要的迁移路径：利用Databricks SQL处理以SQL为主的工作负载，采用Spark声明式管道（SDP）进行自动化编排和数据质量管理，或使用PySpark和Spark SQL笔记本进行复杂逻辑和自定义集成。这种方法鼓励采用分阶段迁移策略，而非一次性大规模切换，同时利用Lakebridge和AI辅助代码转换等工具来协助这一过程。 AI
影响 提供了一个结构化的方法来迁移复杂的数据管道，可能简化高级数据处理技术的采用。
排序理由 博客文章，详细介绍了产品用于数据管道迁移的新框架。
- Block
- Databricks
- Lakehouse
- Photon
- PySpark
- Rafael Aielo
- Spark Declarative Pipelines
- Spark SQL
- Unity Catalog
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