主要观点：现代数据管道需灵活性、可维护性和高效增量处理，硬编码转换易导致技术债务和脆弱管道，配置驱动方法可分离业务逻辑与执行，便于更改等。文中探讨了构建基于配置的 Spark SQL ETL 工作流，包括利用 Delta Lake CDC 进行高效 upserts 等内容，具体如下：

• 为何采用配置驱动 Spark SQL ETL：可分离关注点、灵活修改、非开发人员友好、支持增量处理、环境无关、版本控制等。
• 理解 Spark SQL 在 ETL 工作流中的作用：是分布式 SQL 查询引擎，具分布式处理、统一数据访问、性能优化、易集成等优势，可通过配置管理 SQL 查询。
• Delta Lake CDC 是什么：为数据湖添加 ACID 事务和版本控制，支持跟踪行级变化、高效增量加载、历史变更查询、简化 upserts 等，具性能和成本效益优势。
• 核心架构：由配置文件、Spark SQL ETL 引擎、Delta Lake CDC、数据湖/仓库四层组成，各层功能不同。
• 配置文件示例（YAML）：定义了源、转换和目标等 ETL 逻辑，可外部定义，无需重写代码，支持动态更新，赋能开发和分析人员。
• Spark SQL ETL 引擎伪代码：通过加载配置、加载源创建视图、应用转换、写入目标等步骤执行 ETL 逻辑。
• 动态 upsert 逻辑流程图：展示了 upsert 逻辑的流程。
• 需考虑的高级功能：包括参数化、验证层、错误处理、工作流编排、数据质量检查等。
• 效益比较：与传统 ETL 相比，在灵活性、增量处理、维护性、协作和部署时间等方面具有优势。
• 结论：结合配置驱动 Spark SQL ETL 与 Delta Lake CDC 和 UPSERTS 可创建高效数据管道，未来数据工程应抽象复杂性并拥抱灵活性和可扩展性。