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使用 Lakeflow 声明式管道、无服务器 OLTP 和 Databricks 应用构建实时交易仪表板.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718783 2025-06-22 40页 2.58MB

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本文主要内容是关于Databricks与Barclays合作,利用Databricks的平台技术改进实时数据摄取和处理,构建实时交易仪表板。以下是关键点: 1. 文章介绍了Barclays的实时数据摄取框架,源数据包括股票等金融工具的报价和订单,每秒处理报价10k次,订单20k次,日处理量分别达到250M和500M。 2. 传统的架构存在多层处理,数据格式不同,导致不必要的延迟,缺乏治理框架,业务逻辑管理复杂。 3. Databricks引入了Lakeflow DLT技术,减少了平台层数,统一数据格式,显著降低延迟,并提供了自动扩展和治理。 4. 实时模式(Real-Time Mode)是Spark生态系统中为低延迟应用设计的新执行模式。 5. 使用Python自定义流数据源,改进了状态管理API(transformWithStateInPandas),并引入了foreach_batch_sink用于每批次流数据的处理。 6. 文章还提到了Databricks的OLTP服务,支持结合事务和分析处理的新型应用。 7. Databricks Apps简化了应用开发,易于托管、分享和保障安全,支持多种Web框架。 核心数据引用:报价数据每秒10k次,日处理量250M;订单数据每秒20k次,日处理量500M。
"实时模式下有哪些新功能?" "如何用Databricks Apps简化开发?" "Databricks如何降低数据处理延迟?"
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