\nJahrelang waren Dateningenieure darauf angewiesen, jeden Schritt ihrer ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren, Laden) in m\u00fchsamer Kleinarbeit zu schreiben. Man denke nur an die vielen benutzerdefinierten Codes, um mit Abh\u00e4ngigkeiten zu jonglieren, \u00c4nderungen in Datenquellen zu bew\u00e4ltigen und die rechtzeitige Bereitstellung von Erkenntnissen zu gew\u00e4hrleisten. Aber jetzt dreht Apache Spark das Drehbuch mit der Einf\u00fchrung von deklarativen Pipelines um.\n<\/p>\n
\nDie Pr\u00e4misse ist erfrischend einfach: Anstatt das \u201cWie\u201d zu entwickeln - jede Schleife, jede Abh\u00e4ngigkeit - k\u00f6nnen Ingenieure einfach deklarieren was<\/em> die die Pipeline ausf\u00fchren soll. Die Spark-Engine k\u00fcmmert sich um die Interpretation dieser Anweisungen und die Ermittlung des optimalen Ausf\u00fchrungsplans unter der Haube. Unabh\u00e4ngig davon, ob Sie Python oder SQL verwenden, bedeutet dies, dass Sie weniger Zeit mit der Orchestrierung verbringen und sich mehr auf die Daten und Ergebnisse konzentrieren k\u00f6nnen, die wichtig sind.\n<\/p>\n \nDie Auswirkungen auf die Entwicklungsgeschwindigkeit sind dramatisch. Nach Angaben von Databricks - den urspr\u00fcnglichen Entwicklern von Spark - kann dieser Ansatz die Pipeline-Erstellungszeiten um bis zu 90% verk\u00fcrzen. Dabei geht es nicht nur darum, schneller zur Produktion zu gelangen. Deklarative Komponenten sind modular und wiederverwendbar, was die Einhaltung von Qualit\u00e4tsstandards, die Handhabung von Schema\u00e4nderungen bei der Entwicklung von Quellen und die Gew\u00e4hrleistung eines reibungslosen Ablaufs erleichtert. Weniger manuelles Patchwork bedeutet einen zuverl\u00e4ssigeren, zukunftssicheren Datenstapel.\n<\/p>\n \nUnd 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 Verf\u00fcgung. Dieser Schritt erweitert nicht nur den Kreis derer, die deklaratives ETL nutzen und damit experimentieren k\u00f6nnen, sondern ebnet auch den Weg f\u00fcr eine engere Zusammenarbeit und Innovation zwischen Unternehmen und Teams auf der ganzen Welt. Keine Anbieterbindung mehr.\n<\/p>\n \nF\u00fcr moderne Datenteams versprechen diese Fortschritte mehr als nur schnellere Pipelines. Sie bedeuten weniger technische Schulden, vereinheitlichte Batch- und Streaming-Workflows und robuste Sicherheitsvorkehrungen gegen Br\u00fcche, wenn sich Datenlandschaften ver\u00e4ndern. Durch die Erh\u00f6hung der Abstraktionsebene tragen die deklarativen Pipelines von Apache Spark dazu bei, die Datentechnik f\u00fcr mehr Menschen zug\u00e4nglich zu machen, Wartungsprobleme zu reduzieren und letztendlich Unternehmen in die Lage zu versetzen, sich mit Vertrauen anzupassen und zu skalieren.\n<\/p>\n