// AI 新闻 · 2026-10-30 · Databricks Blog
Databricks 推出 Spark Declarative Pipelines 实时模式通用可用
Databricks 宣布其 Spark Declarative Pipelines（SDP）中的实时模式（RTM）现已全面可用，支持端到端毫秒级延迟的运营流处理工作负载。该功能消除了对 Apache Flink 等专用引擎的依赖，将批处理、ETL 和低延迟流处理统一在单一框架下。
原文发布 2026-10-30 06:30（北京时间）来源 Databricks Blog自动整理 · 已核对原文
01摘要
RTM 通过持续流式数据处理、并行执行查询阶段及即时数据传递实现毫秒级延迟，支持欺诈检测、实时个性化等时间敏感场景。在实际客户工作负载测试中，RTM 相比 Flink 最高快 92%，且可与 SDP 的自动依赖管理、故障恢复和数据质量控制等功能结合使用，提升开发效率与运维一致性。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- 实时模式（RTM）实现端到端毫秒级延迟，支持欺诈检测、实时推荐等关键场景。
- RTM 将批处理、ETL 和低延迟流统一于 Spark Declarative Pipelines 框架内，无需额外引擎。
- 在实际工作负载测试中，RTM 相比 Apache Flink 最高快 92%，延迟从微批次架构的秒级降至毫秒级。
- 支持将结果直接写入 Redis、Lakebase 等在线存储，实现数据产出后即入库存储，无离线同步延迟。
03原文出处
Announcing General Availability of Real-Time Mode for Spark Declarative Pipelines on Databricks
Databricks Blog · 发布于 2026-10-30 06:30（北京时间） · 上方为原标题
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