开放表格式用于在分布式存储系统中管理大数据集，主要包括Apache Iceberg、Delta Lake和Apache Hudi。Iceberg支持ACID事务、模式演变和时间旅行，适合分析场景；Delta Lake强调与Spark的集成；Hudi优化流数据处理。Iceberg解决了传统数据湖的扩展性问题，满足现代数据平台需求。

Apache软件基金会发布了Apache Hudi 1.0，这是一个支持近实时分析的事务性数据湖平台。新版本引入了二级索引系统和部分更新功能，提升了查询性能和存储效率，并支持与Apache Spark集成，简化数据湖管理。

Notion在2021年面临数据快速增长，构建了新的数据湖以应对挑战。通过使用Kafka和Apache Hudi，Notion实现了高效的数据处理和存储，显著降低了成本和延迟，支持AI功能的推出。

本文讨论了使用Apache Hudi进行增量数据处理的方法，以及它如何弥合批处理和流处理之间的差距。文章解释了数据架构的演变，数据仓库和数据湖之间的区别，以及Hudi的组件。文章还强调了增量处理的需求，并提供了Hudi如何实现规模化增量ETL的用例和示例。文章讨论了合并、索引、聚类和压缩等优化增量处理的功能。文章最后提到了Hudi社区和可用资源。

Apache Hudi是一个针对分析型业务的数据存储抽象，提供表、事务、高效upserts/删除、高级索引、流式摄取服务、数据群集/压缩优化以及并发等功能。它支持快速Upsert以及可插拔的索引，原子方式操作，写入和插件操作之间的快照隔离，行和列的异步压缩，具有时间线来追踪元数据血统，通过聚类优化数据集等特性。

本文介绍了使用Apache Hudi的DeltaStreamer将CDC数据接入Hudi表，并在EMR Serverless上运行的方法。通过DeltaStreamer和EMR Serverless，用户无需编写CDC处理代码或维护Spark集群，只需一条命令即可实现CDC数据入湖。文章详细介绍了架构、环境准备、配置变量、创建目录和存储桶、创建EMR Serverless Execution Role、创建EMR Serverless Application、提交DeltaStreamer CDC作业、监控作业、错误检索、停止作业和结果验证等步骤。DeltaStreamer目前只能接入单张表，但随着Hudi的发展，多表接入工具将会越来越成熟。

AWS Glue是一种无服务器的、可扩展的数据集成服务，支持Apache Hudi、Linux Foundation Delta Lake和Apache Iceberg等开源数据湖存储框架。AWS Glue Studio笔记本提供了无服务器笔记本，可以以交互式方式快速探索和处理数据集。本文介绍了如何使用AWS Glue for Apache Spark处理Apache Hudi、Delta Lake、Apache Iceberg数据集，并描述了AWS Glue Studio笔记本的典型使用场景。