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将旧版 SAS 代码迁移到 Databricks Lakehouse:我们在此过程中学到了什么.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718911 2025-06-22 31页 2.02MB

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本文讲述了PacificSource公司从旧有的SAS代码迁移到Databricks Lakehouse的过程和经验。关键点如下: 1. 迁移背景:PacificSource成立于1933年,有一半以上的时间未使用电脑处理数据。为提高报告和数据模型的可靠性,减少对稀缺SAS专家的依赖,决定进行技术现代化。 2. 迁移过程:使用Alchemist工具将SAS代码和元数据自动化迁移至Databricks,包括转换SAS程序为Databricks笔记本,SAS Proc SQLs为Spark SQL查询等。 3. 技术挑战:解决了SAS代码中的非确定性问题,对排序和合并操作进行了确定性处理,并解决了NULL值处理和复杂的数据步骤问题。 4. 迁移成果:ETL刷新时间减少了90-95%,实现了每日数据刷新;通过DevOps(Git和CI/CD)提高了部署可靠性;采用标准的PySpark代码,拓展了人才库,简化了代码维护。 5. 成本节约:取消SAS许可,节约成本,简化了IT生态系统。 核心数据引用:迁移后,报告可用性SLAs从0-4%提升至>95%,运行时间减少了90-95%。
"如何90%缩短ETL时间?" "SAS迁移至Databricks的秘诀是什么?" "怎样通过PySpark提升代码可维护性?"
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