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实时竞赛:低延迟流式 ETL 与下一代 Databricks OLTP-DB 的结合.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718890 2025-06-22 16页 765.11KB

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本文主要介绍了下一代在线事务处理(OLTP)数据库的实时低延迟流式ETL(Extract, Transform, Load)解决方案。关键点如下: 1. 实时可见性:提出了实时监控事件展开的挑战,并针对Lakehouse平台的数据湖和数据仓库的实时操作用例进行了讨论。 2. 解决方案设计:展示了Databricks的解决方案设计,包括Kinesis、结构化流、Unity Catalog、Photon和Delta Lake等组件。 3. 优化措施:介绍了批处理大小限制、DFP(动态帧处理)、液体聚类、广播哈希连接、磁盘缓存和表统计等配置,以优化事件检索和查询计划。 4. 集成模式:提出了自动同步Delta表和其他集成模式,以应对不同延迟和消费需求。 核心数据:文章未提供具体数值数据,但强调了单数字毫秒级的查询性能优化。 总结:文章围绕实时低延迟流式ETL解决方案,介绍了Databricks的Lakehouse平台及相关优化措施和集成模式,旨在实现高效的事件处理和分析。
"实时流处理怎样优化?" "如何实现低延迟数据同步?" "Databricks的Lakehouse有何亮点?"
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