// AI 新闻 · 2026-11-07 · Databricks Blog

通过OpenSharing实现增量数据共享

Databricks在Part 2中详细说明了如何将定时文件或API导出feed替换为基于共享Delta表的实时数据共享方案。接收方通过共享目录直接查询共享表，利用Structured Streaming实现增量读取，自动追踪自上次读取以来的新数据，无需手动检测文件或执行去重和回滚操作。

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原文发布 2026-11-07 06:13（北京时间）来源 Databricks Blog自动整理 · 已核对原文

01摘要

共享表保留完整的变更历史，支持行级插入、更新和删除操作，通过Change Data Feed实时传递变更。接收方在Databricks环境中注册并授权后，可将共享表挂载为catalog，以增量流方式读取数据。当提供方提交新数据时，接收方作业仅处理新增内容，checkpoint机制确保数据一致性，且变更记录完整保留。

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

接收方通过Structured Streaming直接读取共享Delta表，自动追踪增量变化，无需文件检测或去重逻辑。
共享表启用历史记录和Change Data Feed，支持行级插入、更新与删除操作，实现真实时间数据同步。
提供方仅需创建共享并授权，无需为每个接收方配置独立导出任务或SFTP端点。
增量读取通过checkpoint机制实现，新数据仅被处理一次，且变更历史可追溯，保障数据一致性。

03原文出处

Read, don't copy: replacing file feeds with OpenSharing - Part 2 (How to Implement)

Databricks Blog · 发布于 2026-11-07 06:13（北京时间） · 上方为原标题

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