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AUTO CDC
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Databricks 在 Lakehouse 中直接为 SQL 实现声明式 ETL 模式
Databricks 正在增强其 Lakehouse 平台，使 SQL 从业者能够直接在 SQL 查询中使用声明式模式进行 ETL 处理。此举旨在简化复杂的数据转换逻辑，允许用户在无需大量自定义编码的情况下定义仅追加更新、变更数据捕获 (CDC) 和批量覆盖。通过扩展 Apache Spark Declarative Pipelines 的声明式执行模型，Databricks 允许用户描述所需的数据表或视图，平台将负责调度、刷新和增量处理。
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Databricks AUTO CDC 增强 Spark 功能，支持双时间历史和部分更新
Databricks 增强了其在 Apache Spark 声明式管道中的 AUTO CDC 功能，以应对复杂的数据工程挑战。此次更新引入了双时间历史跟踪，允许重建数据在特定时间点的状态，这对于遵守 SEC Rule 17a-4 和 FINRA 等法规至关重要。此外，AUTO CDC 现在支持部分更新，可自动处理仅提供更改字段的源，并防止意外覆盖现有数据。