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基于 SQL 的 ETL:仅使用 SQL 的 Databricks 开发选项.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718863 2025-06-22 55页 2.51MB

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本文主要讨论了在使用Databricks进行数据工程时,SQL是否足够以及相关的工具和最佳实践。以下是关键点: 1. SQL在ETL过程中的应用:文章提到,对于拥有SQL领域专业知识的团队,可以使用SQL进行ETL开发,并介绍了如dbt、SQLMesh、SQL笔记本任务和DLT等工具来支持这一过程。 2. 数据工程挑战:作者指出,仅使用SQL可能导致环境混乱,而工程自己的框架又耗时。 3. 工具解决方案:dbt和SQLMesh等工具能带来最佳实践,简化数据转换,并支持CI/CD。 4. Databricks特性:文章强调了Databricks的Serverless SQL、数据摄取、物化视图等特性,以及它们在支持SQL为中心的数据工程中的作用。 5. 教程和最佳实践:提供了关于如何使用dbt、SQLMesh、Databricks工作流和DLT的指导,以及如何优化表格性能和服务器配置的建议。 核心数据引用: - "Is SQL enough?" 讨论了SQL在ETL中的局限性。 - "dbt brings best practices to SQL based ETL" 强调了dbt在SQL ETL中的作用。 - "SQLMesh...build, deploy, and scale data pipelines" 描述了SQLMesh的目标。 综上,文章强调了SQL在数据工程中的重要性,并展示了通过一系列工具和实践,可以在Databricks平台上高效地使用SQL进行ETL操作。
"SQL能否搞定ETL?" - 这个问题直接针对那些对SQL在ETL过程中的应用有疑问的数据专业人士,鼓励他们探索和了解SQL在ETL方面的潜力。 "dbt还是SQLMesh?" - 针对正在寻找ETL工具的数据工程师和分析师,这个问题会引起他们的好奇心,想要了解这两个工具各自的优劣。 "DLT简化数据工程?" - 对于那些希望简化数据管道构建流程的数据工程师来说,这个问题能够吸引他们关注DLT如何能够降低复杂性并提高效率。
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