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Ducklake是由MotherDuck推出的一种新的湖泊存储格式。它旨在通过将元数据集中存储在Postgres中，而不是直接存储在blob存储上，来解决一些Iceberg存在的问题。 SQLFlow是一个流处理引擎，它从Kafka中获取数据，对该数据流执行SQL查询，并将输出结果存储。 在流处理过程中，SQLFlow提供了一个duckdb上下文。这使得从Kafka流式传输数据到Ducklake变得非常简单！ <a href="https://sql-flow.com/docs/tutorials/ducklake-sink/" rel="nofollow">https://sql-flow.com/docs/tutorials/ducklake-sink/</a> <a href="https://github.com/turbolytics/sql-flow">https://github.com/turbolytics/sql-flow</a>

你知道流程的。<p>一些产品、支持和工程团队的混合决定了退款的工作方式。它最初记录在一个 Notion 文档中，然后转移到 Slack，最后硬编码为一堆 if 语句。没有测试，没有痕迹，没有版本控制。<p>decision-layer 是一个小框架，用于清理这些问题。<p>你可以用 YAML 编写逻辑。像代码一样运行它。测试它。追踪它。<p>它的功能包括： - 版本化的 YAML 策略 - 用于运行和测试的命令行工具 - 每条规则触发时的追踪输出 - 示例：退款、升级、分级<p>全部用简单的 Python 编写。没有奇怪的依赖关系。只是清晰定义的可测试逻辑。<p>⸻<p>希望听到你们的困惑、问题或烦恼。（或者有什么可以让它在你们工作中变得可用的建议。）