dlt项目配置变更：loader_file_format参数迁移至extract阶段解析

在数据工程领域，配置管理是确保数据处理流程稳定性的关键环节。近期dlt项目1.10.0版本中，一个值得注意的配置变更涉及到了数据加载格式参数的调整，这对现有用户的数据处理流程可能产生直接影响。

配置变更背景

传统上，用户可以在dlt配置文件的[normalize]段落中通过loader_file_format="parquet"参数指定输出文件格式。这个设计允许用户在数据规范化阶段决定最终输出的文件格式，比如选择Parquet这种列式存储格式以获得更好的查询性能。

然而在最新版本中，开发团队对配置架构进行了重要调整：完全移除了NormalizeConfiguration类中的loader_file_format参数。这一变更源于架构优化的需要——开发团队希望将文件格式的决策提前到数据抽取（extract）阶段完成。

技术决策解析

这一架构调整主要基于以下技术考量：

1. 元数据完整性：将格式决策提前到抽取阶段，可以确保文件格式信息完整记录在数据schema中。这使得后续处理环节能够基于完整的元数据做出更智能的决策。

2. 行为可预测性：某些数据目标（如Iceberg表）对输入格式有特定要求。早期确定文件格式可以避免后续环节出现不可预知的行为。

3. 性能优化：对于Arrow格式的数据，早期确定格式可以避免不必要的数据重写操作，提升处理效率。

用户应对方案

对于受此变更影响的用户，目前有以下解决方案：

1. 资源级配置：直接在各个数据资源定义时指定文件格式，这是当前推荐的做法。

2. 等待兼容方案：开发团队正在考虑恢复配置支持，但会在抽取阶段而非规范化阶段读取该参数。

3. 版本降级：如果急需使用旧配置方式，可以考虑暂时回退到支持该参数的dlt版本。

最佳实践建议

1. 检查现有配置文件中是否包含[normalize] loader_file_format参数，及时进行调整。

2. 对于新项目，直接在数据抽取配置或资源定义中明确文件格式要求。

3. 关注dlt官方文档更新，获取最新的配置指导。

这一变更体现了dlt项目在架构设计上的持续优化，虽然短期内可能带来一些适配成本，但从长期来看将提供更可靠和可预测的数据处理行为。用户应当及时调整自己的配置策略以适应这一变化。