Jahrelang waren Dateningenieure darauf angewiesen, jeden Schritt ihrer ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren, Laden) in mühsamer Kleinarbeit zu schreiben. Man denke nur an die vielen benutzerdefinierten Codes, um mit Abhängigkeiten zu jonglieren, Änderungen in Datenquellen zu bewältigen und die rechtzeitige Bereitstellung von Erkenntnissen zu gewährleisten. Aber jetzt dreht Apache Spark das Drehbuch mit der Einführung von deklarativen Pipelines um.
The premise is refreshingly simple: instead of building out the “how”—every loop, every dependency—engineers can simply declare was they want the pipeline to do. Spark’s engine takes care of interpreting those instructions and figuring out the optimal execution plan under the hood. Whether you’re using Python or SQL, this means you spend less time on orchestration and more time focused on the data and outcomes that matter.
Die Auswirkungen auf die Entwicklungsgeschwindigkeit sind dramatisch. Nach Angaben von Databricks - den ursprünglichen Entwicklern von Spark - kann dieser Ansatz die Pipeline-Erstellungszeiten um bis zu 90% verkürzen. Dabei geht es nicht nur darum, schneller zur Produktion zu gelangen. Deklarative Komponenten sind modular und wiederverwendbar, was die Einhaltung von Qualitätsstandards, die Handhabung von Schemaänderungen bei der Entwicklung von Quellen und die Gewährleistung eines reibungslosen Ablaufs erleichtert. Weniger manuelles Patchwork bedeutet einen zuverlässigeren, zukunftssicheren Datenstapel.
Und das ist noch nicht alles: Dieses neue Framework ist nicht hinter den Paywalls der Unternehmen eingeschlossen. Databricks stellt diese Funktionen der Open-Source-Community zur Verfügung. Dieser Schritt erweitert nicht nur den Kreis derer, die deklaratives ETL nutzen und damit experimentieren können, sondern ebnet auch den Weg für eine engere Zusammenarbeit und Innovation zwischen Unternehmen und Teams auf der ganzen Welt. Keine Anbieterbindung mehr.
For modern data teams, these advances promise more than faster pipelines. They mean less technical debt, unified batch and streaming workflows, and robust safeguards against breakage as data landscapes shift. By raising the level of abstraction, Apache Spark’s Declarative Pipelines help make data engineering accessible to more people, reduce maintenance headaches, and—ultimately—enable organizations to adapt and scale with confidence.
Wenn Sie tiefer eintauchen möchten, lesen Sie den Artikel von VentureBeat hier: Databricks Open Source deklaratives ETL-Framework ermöglicht 90% schnellere Pipeline-Builds.
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