Delta Live Tables（DLT）はどうなったのですか？
以前は Delta Live Tables (DLT) として知られていた製品は、Lakeflow Spark宣言型パイプライン (SDP) に更新されました。以前にDLTを使用していた場合でも、Lakeflow Spark宣言型パイプラインを使用するために移行は必要ありません。コードはSDPでも引き続き動作します。現在および将来において、Lakeflow Spark宣言型パイプラインをより有効に活用し、Apache Spark™宣言型パイプライン（Apache Spark 4.1以降で開始）との互換性を導入するために、いくつかの変更を行うことができます。
Python コードでは、import dlt への参照は from pyspark import pipelines as dp に置き換えることができます。これには、以下の変更も必要です。
@dltは@dpに置き換えられます。@tableデコレータは現在ストリーミングテーブルの作成に使用されており、新しい@materialized_viewデコレータはマテリアライズドビューの作成に使用されます。@view現在は@temporary_viewです。
Python API名の変更と、 LakeFlow SDP とApache Spark 宣言型パイプラインの違いの詳細については、パイプラインPythonリファレンスに記載されている @dltはどうなりましたか？を参照してください。
注記
Databricks には DLT の名前への参照がまだいくつか残っています。Lakeflow Spark宣言型パイプラインのクラシック SKU は引き続きDLTで始まり、名前にdltが含まれるイベント ログ スキーマは変更されていません。 名前にdlt使用していたPython APIは引き続き使用できますが、 Databricksでは新しい名前に移行することをお勧めします。