4、将软件开发和DevOps最佳实践应用于Delta Live Table管道

将软件开发和DevOps最佳实践应用于Delta Live Table管道

1. 引言

随着数据工程和数据处理需求的日益复杂，数据工程师面临着诸多挑战，尤其是在构建和维护大规模数据管道时。Databricks Delta Live Tables（DLT）通过减少数据工程师需要编写和维护的代码量，简化了健壮数据处理管道的开发工作。DLT不仅减少了数据维护和基础设施操作的需求，还使得用户能够无缝地在不同环境之间推广代码和管道配置。然而，数据工程师仍然需要在管道中进行代码测试，以确保其正确性和可靠性。本文将详细介绍如何将软件开发和DevOps最佳实践应用于Delta Live Tables管道，以提高开发效率和代码质量。

2. 应用DevOps最佳实践

DevOps实践旨在缩短软件开发生命周期（SDLC），同时提供高质量的产品。这些实践包括源代码和基础设施的版本控制、代码审查、环境分离（开发/预发布/生产）、使用单元测试和集成测试对单个软件组件及整个产品进行自动化测试，以及持续集成（CI）和持续部署（CD）。所有这些做法也可以应用于Delta Live Tables管道。

2.1 版本控制

使用Databricks Repos可以与不同的Git服务接口，从而实现代码版本控制、与CI/CD系统的集成以及在环境之间推广代码。Databricks Repos提供了对所有已注册资产的统一管理和访问控制，使得代码和基础设施的版本控制变得更加简单。

2.2 代码审查

在代码提交之前，进行严格的代码审查是确保代码质量的重要步骤。通过代码审查，可以发现潜在的错误和优化点，确保代码的可读性和可维护性。在DLT管道