Databricks 正在增强其平台以优化 dbt 流水线，使其更具成本效益、更快速且更易于管理。此次更新的重点是将整个数据转换过程保留在 Databricks 上的单个 dbt 项目中，从数据摄取到指标定义。主要改进包括通过 Lakeflow Jobs 进行原生编排，通过 Unity Catalog 实现自动化治理强制执行，以及用于增量数据处理以减少不必要的重新计算和相关成本的策略。Databricks 还引入了诸如物化视图以实现自动化增量处理以及通过 Liquid Clustering 进行预测性优化等功能，以简化数据布局和维护，最终提高流水线性能并降低运营开销。 AI
影响 简化数据转换流水线，可能提高依赖 dbt 的 AI/ML 工作流的效率。
排序理由 博客文章，详细介绍了在特定平台（Databricks）上使用特定工具（dbt）的产品增强和最佳实践。
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