Databricks クラスター プールは、すぐに使用できるアイドル状態のインスタンスのセットであり、クラスターの起動と自動スケーリングの時間を短縮できます。これは、データチームがクラスターの起動やスケールアップを待たずに、できるだけ早く自動レポートを実行しなければならないシナリオで役立ちます。また、クラスター プールは、アイドル状態のインスタンスを複数のクラスター間で再利用し、プール内のアイドル状態のインスタンスに対する DBU 料金を回避することで、コスト削減にも役立ちます。参考資料: ベスト プラクティス: プール | Databricks on AWS、ベスト プラクティス: プール - Azure Databricks | Microsoft Learn、ベスト プラクティス: プール | Databricks on Google Cloud

STREAM 関数は、ストリーミング ライブ テーブルまたはビューのデータを処理するために使用されます。ストリーミング ライブ テーブルまたはビューとは、最後のパイプライン更新以降に追加されたデータのみを含むテーブルまたはビューのことです。ストリーミング ライブ テーブルとビューはステートフルです。つまり、前回のパイプライン実行の状態を保持し、現在のクエリに基づいて新しいデータのみを処理します。これは、ストリーミング データ ソースまたはバッチ データ ソースの増分処理に便利です。クエリの顧客テーブルはストリーミング ライブ テーブルです。つまり、ソースからの最新データが含まれています。STREAM 関数を使用すると、クエリは顧客テーブルからデータを増分的に読み取り、ロイヤルティ レベルの高い顧客の顧客 ID を含む loyal_customers という名前の別のストリーミング ライブ テーブルを作成できます。参考資料: LIVE TABLE と STREAMING LIVE TABLE の違い、CREATE STREAMING TABLE、Databricks SQL でストリーミング テーブルを使用してデータを読み込む。

説明
https://docs.databricks.com/delta-live-tables/expectations.html
Delta Live Tablesは、データエンジニアがデータ品質の監視を自動化するのに役立つ、Databricksが提供するツールです。データパイプラインの管理、データ品質の監視、ワークフローの自動化を目的として設計されています。
Delta Live Tables を使用すると、データ品質チェックとアラートを設定して、データの取り込みと処理中にリアルタイムで問題や異常を検出できます。データ品質が所定の基準を満たしていることを確認する手段を提供し、問題が検出された場合はアクションや通知をトリガーできます。前述の他のツールはデータエンジニアリング環境においてそれぞれ独自の用途があるかもしれませんが、Delta Live Tables は Databricks エコシステムにおけるデータ品質の監視と自動化に特化して設計されています。