🎯 情报来源：Databricks
在Data + AI Summit 2025上，Databricks宣布其核心声明式管道技术已贡献给Apache Spark项目，成为Spark声明式管道。这一技术将Spark的声明式模型从单个查询扩展到完整管道，使开发人员能够定义管道的功能，而Spark则负责执行细节。此外，Databricks的统一数据解决方案Lakeflow也已全面上市（GA），标志着管道开发的重大进化。DLT现已更名为Lakeflow声明式管道，保持了核心优势并与现有管道完全向后兼容。
在性能方面，Lakeflow声明式管道通过后端改进，显著提升了运行效率和成本效益。无服务器标准模式的平均总拥有成本（TCO）降低了26%，而性能模式则为严格的SLA提供了更具竞争力的TCO。AutoCDC在许多工作负载中表现优于传统MERGE，简化了SCD1和SCD2模式的实现。
💡 核心要点
- Lakeflow声明式管道全面上市，无服务器标准模式TCO降低26%
- AutoCDC性能优于传统MERGE，简化SCD1和SCD2模式实现
- 预测性优化自动管理表维护，减少手动调优时间
- 删除向量默认启用，减少不必要重写，降低计算成本
- 免费自定进度培训课程上线，涵盖数据摄取、工作负载部署和管道开发
📌 情报分析
技术价值：高 – Lakeflow声明式管道的性能提升和自动化功能（如AutoCDC和预测性优化）显著简化了复杂数据管道的管理和优化。
商业价值：极高 – TCO降低26%和计算成本优化为企业提供了显著的经济效益，尤其是在大规模生产环境中。
趋势预测：高 – 声明式管道的开源化和模块化设计预示着未来数据工程将更加开放和灵活，适应多种架构需求。