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が、LakeFlow Pipelinesに更新されました。以前DLTを使用していた場合、LakeFlow Pipelinesを使用するための移行は不要です。既存のコードは引き続き機能します。現在および将来にわたって LakeFlow Pipelines をより有効に活用し、Apache Spark™ 宣言型パイプライン (Apache Spark 4.1 から開始) 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、およびLakeFlow Pipelines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リファレンスにある@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 名への参照がまだいくつかあります。LakeFlow Pipelines 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 を使用していた 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。