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    <title>Lakeflow on Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</title>
    <link>https://wiliamrosa.github.io/tags/lakeflow/</link>
    <description>Recent content in Lakeflow on Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</description>
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      <title>Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</title>
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    <lastBuildDate>Sun, 13 Sep 2026 11:00:00 -0300</lastBuildDate>
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      <title>Lakeflow Jobs ganhou trigger contínuo pra job de streaming parar de depender de gambiarra de CRON</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/lakeflow-jobs-continuous-trigger-streaming/</link>
      <pubDate>Sun, 13 Sep 2026 11:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/lakeflow-jobs-continuous-trigger-streaming/</guid>
      <description>O trigger continuous transforma um Lakeflow Job em serviço always-on que reinicia sozinho assim que termina ou falha, delegando pra Databricks a responsabilidade de manter o job rodando sem interrupção, em vez de forçar CRON ou trigger orientado a evento a fazer papel de scheduler contínuo.</description>
    </item>
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      <title>DLT-META virou SDP-META, com CLI novo e MCP Server pra montar pipeline</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/sdp-meta-framework-lakeflow-declarative-pipelines/</link>
      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/sdp-meta-framework-lakeflow-declarative-pipelines/</guid>
      <description>O framework de pipeline metadata-driven dos Databricks Labs mudou de nome, de DLT-META pra SDP-META, na versão 0.1.0, e ganhou CLI própria, Asset Bundles, app de configuração e um MCP Server pra scaffolding assistido por agente.</description>
    </item>
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      <title>Uma system table só pra saber o que aconteceu dentro do seu pipeline Lakeflow</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/pipeline-events-system-table-beta/</link>
      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/pipeline-events-system-table-beta/</guid>
      <description>A pipeline_events system table (Beta) centraliza log de evento de todo pipeline Lakeflow da conta numa única tabela consultável, transição de estado, progresso de flow, métrica de qualidade e erro incluídos.</description>
    </item>
    <item>
      <title>Micro-batch atrasado não precisa mais travar a fila inteira no Lakeflow serverless</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/databricks-lakeflow-stream-pipelining-serverless/</link>
      <pubDate>Wed, 26 Aug 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/databricks-lakeflow-stream-pipelining-serverless/</guid>
      <description>Stream Pipelining permite múltiplos micro-batches em voo ao mesmo tempo em pipelines declarativos serverless, em vez de esperar cada um terminar antes do próximo começar.</description>
    </item>
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      <title>dbt dentro do Lakeflow: o que muda quando o orquestrador para de ser um sistema à parte</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/articles/dbt-databricks-lakehouse-aberto-orquestracao/</link>
      <pubDate>Fri, 17 Apr 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/articles/dbt-databricks-lakehouse-aberto-orquestracao/</guid>
      <description>Tratar dbt como tipo de tarefa nativo do Lakeflow Jobs, em vez de um orquestrador externo apontando pra um warehouse, unifica visibilidade de falha, governança via Unity Catalog e performance de Photon numa única stack, mas ainda exige repositório Git e SQL warehouse serverless ou pro como pré-requisito.</description>
    </item>
    <item>
      <title>De PDF solto a coluna de tabela: o pipeline que domestica documento não estruturado no lakehouse</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/articles/databricks-document-intelligence-pipeline-documentos-nao-estruturados/</link>
      <pubDate>Fri, 17 Apr 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/articles/databricks-document-intelligence-pipeline-documentos-nao-estruturados/</guid>
      <description>ai_parse_document, ai_extract e ai_classify já são GA no Azure Databricks, e o pipeline de processamento inteligente de documento (IDP) inteiro roda dentro do Lakeflow, sem infraestrutura separada de OCR ou fila de mensagem. A peça que ainda é Beta, ai_prep_search, é justamente a que decide se o documento processado vira retrieval bom ou lixo semântico.</description>
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      <title>Lakeflow no Azure Databricks: quando ingestão, transformação e orquestração param de ser três produtos separados</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/articles/lakeflow-azure-modernizacao-engenharia-dados/</link>
      <pubDate>Wed, 11 Feb 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/articles/lakeflow-azure-modernizacao-engenharia-dados/</guid>
      <description>Lakeflow consolida Connect, Spark Declarative Pipelines e Jobs numa única superfície de engenharia de dados dentro do Azure Databricks, substituindo a combinação típica de ferramenta de ingestão, orquestrador externo e scripts de transformação por um único plano de controle governado pelo Unity Catalog.</description>
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