主要观点：大数据处理领域不断发展，Apache Spark 虽为大规模数据处理的基石，但复杂数据管道的构建和维护仍有挑战。Databricks 开源其核心声明式 ETL 框架以应对此挑战，该框架将声明式编程从单个查询扩展到整个数据管道。
关键信息：

• 从命令式到声明式的转变：多年来数据专业人员用 Spark 的 API 命令式定义数据转换，而声明式编程注重目标，Spark 声明式管道将其扩展到整个数据管道，减少复杂管道的繁琐。
• Apache Spark 声明式管道的核心概念：包括管道、流表、物化视图、批量流和流式流等，通过 SQL 或 Python API 简化管道开发。
• 示例：通过 Spark 声明式框架创建简单管道，包括初始化项目、检查项目文件、运行管道和查看输出等步骤，展示了其高效性。
• 声明式管道带来的好处：简化管道编写，自动优化和执行，提高可维护性和协作性，代码可聚焦业务逻辑，框架能全局优化。
  重要细节：
• 示例中通过spark-pipelines命令初始化项目，项目文件有pipeline.yml及transformations目录下的 Python 和 SQL 文件。
• 运行管道时会创建数据文件存储视图结果，如example_python_materialized_view和example_sql_materialized_view。
• 声明式管道的优势有助于构建更强大、可维护和优化的数据管道，其开源代码位于https://github.com/apache/spark/tree/master/sql/pipelines。