Spark Declarative Pipelines
基于Apache Spark的声明式数据管道框架，开发者声明数据集定义与质量规则，由框架负责依赖解析、执行顺序、增量刷新和失败重试。
时间轴 (近 90 天)
Databricks宣布Spark Declarative Pipelines的实时模式（Real-Time Mode，RTM）已正式全面可用（GA）。
RTM通过优化执行引擎，将端到端延迟从秒级压缩到亚秒级，同时保留声明式管道的易用性。
Databricks的Spark Declarative Pipelines前身为Delta Live Tables。
RTM与现有的Spark Declarative Pipelines无缝集成，用户无需手动调优底层执行参数即可获得低延迟能力。
在生产环境的SDP（Spark Declarative Pipelines，Spark声明式管道）中，超过70%的管道已由AI智能体编写。
Spark Declarative Pipelines（SDP）是建立在 Spark 之上的声明式范式，将依赖解析、执行顺序、增量刷新和失败重试交给运行时。
全部知识事实 (6)
RTM通过优化执行引擎，将端到端延迟从秒级压缩到亚秒级，同时保留声明式管道的易用性。
50%待验证Databricks的Spark Declarative Pipelines前身为Delta Live Tables。
50%待验证RTM与现有的Spark Declarative Pipelines无缝集成，用户无需手动调优底层执行参数即可获得低延迟能力。
50%待验证在生产环境的SDP（Spark Declarative Pipelines，Spark声明式管道）中，超过70%的管道已由AI智能体编写。
50%待验证Spark Declarative Pipelines（SDP）是建立在 Spark 之上的声明式范式，将依赖解析、执行顺序、增量刷新和失败重试交给运行时。
50%待验证Databricks宣布Spark Declarative Pipelines的实时模式（Real-Time Mode，RTM）已正式全面可用（GA）。
50%