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更好地协同工作:在流数据流中更改数据馈送.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718960 2025-06-22 37页 1.26MB

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本文主要内容是介绍84.51°公司如何在使用Databricks平台的数据流处理中实现变更数据捕获(CDC)。核心数据包括: 1. 84.51°公司利用Kroger Plus忠诚度计划中超过6200万户美国家庭的零售数据,为零售数据科学、洞察和媒体公司提供个性化购物体验。 2. CDC示例事件展示了如何捕获数据流中的插入、更新和删除操作。 3. 使用Databricks Delta Lake表和变更数据馈送功能,实现对数据变化的跟踪和应用。 关键点分条列出如下: - 介绍了CDC的定义和示例,以及如何在Databricks数据流中使用MERGE操作处理CDC。 - 展示了如何从Delta Lake表读取变更数据,并通过`apply_changes`函数将变更应用到目标表中。 - 强调了在Delta Lake表中启用变更数据馈送功能的重要性,以及如何使用`readChangeFeed`选项读取变更数据。 综上所述,文章重点介绍了84.51°公司在Databricks平台上实现变更数据捕获的方法和步骤。
"如何启用Delta Lake的变更数据捕获? 流数据处理中,哪种操作最适合变更捕获? 84.51°如何利用DLT优化数据流?"
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