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Structured Streaming
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Databricks 发布 Apache Spark 4.3，支持实时有状态处理
Databricks 已发布 Apache Spark 4.3，并集成到 Databricks Runtime 19 中，为实时应用程序引入了有状态处理功能。此次更新使得流式聚合和自定义有状态操作的延迟低于 150 毫秒，简化了需要跨事件上下文的应用程序的开发。此外，Spark 4.3 还增强了用于历史数据跟踪的变更数据捕获功能，并提高了小数据查询和更广泛应用程序连接性的开发效率。
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Databricks 详解实时电子商务推荐系统架构
Databricks 详细介绍了构建实时电子商务推荐系统的参考架构，旨在提高个性化和转化率。该系统利用 Databricks 数据智能平台，包括 Lakebase 和 AI Search，来处理大量的用户交互数据。它通过支持可预测表面的预计算和即时上下文的会话内信号直接处理的双路径架构，强调低延迟服务。
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Databricks 为 Apache Spark 结构化流式处理启用按需状态重新分区
Databricks 推出了适用于 Apache Spark 结构化流式处理的按需状态重新分区功能，该功能在 Databricks Runtime 18 及更高版本中可用。此功能允许用户在不丢失累积状态的情况下调整有状态流式查询的分区数量，从而解决数据倾斜和性能下降的问题。Coveo 等早期采用者报告了显著的运营节省，包括 Amazon S3 API 成本降低 40%，这使他们能够随着需求的转移动态扩展基础设施。