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wzjs 2025/9/4 8:50:35

企业单页网站模板,12306网站建设花了多少钱,wordpress免费资源模板,网站建设公司企业网站管理系统Databricks Delta Live Tables (DLT) 详解 Delta Live Tables (DLT) 是 Databricks 提供的一个智能框架，用于构建可靠、可扩展的数据处理管道。它简化了ETL(提取、转换、加载)和ELT(提取、加载、转换)流程的开发和管理，特别适合在数据湖house架构中实现…

Databricks Delta Live Tables (DLT) 详解

Delta Live Tables (DLT) 是 Databricks 提供的一个智能框架，用于构建可靠、可扩展的数据处理管道。它简化了ETL(提取、转换、加载)和ELT(提取、加载、转换)流程的开发和管理，特别适合在数据湖house架构中实现高质量的数据处理。

1. DLT 核心概念

1.1 基本定义

DLT 是一个声明式的数据管道框架，它：

基于 Delta Lake 构建
提供表级别的抽象
自动管理任务依赖关系和执行顺序
内置数据质量监控功能

1.2 关键特性

声明式编程模型：

开发者只需定义数据处理逻辑(使用SQL或Python)
系统自动处理执行计划、依赖管理和任务调度

自动运维能力：

自动优化(文件合并、Z-ordering等)
自动错误处理和重试机制
内置数据质量验证(通过EXPECTATIONS)

统一批流处理：

同一套代码可以处理批量和流式数据
自动增量处理

2. DLT 架构组件

2.1 管道(Pipeline)

数据处理作业的逻辑单元
包含源数据、转换逻辑和目标表的完整定义
可以配置触发方式(手动、连续或按计划)

2.2 表类型

Live Tables：物化视图，存储实际数据
Streaming Live Tables：处理流式数据的物化视图
Views：虚拟表，不存储数据

2.3 数据质量框架

通过@expect装饰器或EXPECT关键字定义数据质量规则
可配置违规处理方式(记录、丢弃或失败)

3. DLT 工作方式

3.1 开发流程

定义源数据
编写转换逻辑(SQL或Python)
添加数据质量约束
部署管道
监控和维护

3.2 执行模式

Triggered：按需运行(批处理)
Continuous：持续运行(流处理)

3.3 更新策略

Full Refresh：完全重新计算所有表
Incremental：只处理新数据(自动检测)

4. DLT 代码示例

4.1 Python 示例

python

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from dlt import *# 定义源数据
@table
def raw_sales():return spark.read.format("json").load("/data/sales/raw")# 定义转换
@table
@expect("valid amount", "amount > 0")
def cleaned_sales():return spark.sql("""SELECT order_id, customer_id, amount, date FROM LIVE.raw_sales WHERE amount IS NOT NULL""")# 定义聚合
@table
def sales_by_customer():return spark.sql("""SELECT customer_id, SUM(amount) as total_spent,COUNT(*) as order_countFROM LIVE.cleaned_salesGROUP BY customer_id""")

4.2 SQL 示例

sql

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-- 创建源表
CREATE LIVE TABLE raw_events
COMMENT "原始事件数据"
AS SELECT * FROM json.`/data/events/raw`;-- 创建清洗后的表
CREATE LIVE TABLE cleaned_events (CONSTRAINT valid_timestamp EXPECT (timestamp IS NOT NULL) ON VIOLATION DROP ROW
COMMENT "清洗后的事件数据"
AS SELECT user_id,event_type,CAST(timestamp AS TIMESTAMP) AS event_time
FROM LIVE.raw_events;-- 创建聚合表
CREATE LIVE TABLE daily_event_counts
COMMENT "每日事件统计"
AS SELECTDATE(event_time) AS day,event_type,COUNT(*) AS event_count
FROM LIVE.cleaned_events
GROUP BY day, event_type;