AWS对Amazon CloudWatch进行了重大增强，使其成为统一的可观察性平台，整合多账户环境中的操作、安全和合规日志。新功能支持Apache Iceberg兼容的日志查询，简化日志管理并降低成本。CloudWatch现支持多种第三方数据源，提供统一数据存储，用户可通过自然语言或流行查询语言进行查询。尽管面临竞争，其“零ETL”特性可能吸引AWS中心的组织。

DuckDB最近推出了与Iceberg REST Catalogs的无服务器端到端交互，用户无需基础设施设置即可在浏览器中查询、读取和写入Iceberg表。该功能基于DuckDB-Wasm，确保浏览器和本地版本执行相同逻辑，用户可通过演示访问自己的S3表，所有计算在浏览器本地运行。

亚马逊云科技推出Amazon Glue的合并功能，优化Iceberg表的存储和查询性能，通过合并小文件降低I/O开销，提高查询速度。提供了一种利用CloudFormation模板实现一键式部署的解决方案，满足中国区域客户需求。

Databricks在数据智能平台中支持Apache Iceberg v3，提供统一的数据层，提升性能和互操作性。新特性包括删除向量、行级血缘和变体数据类型，优化Iceberg工作负载。Unity Catalog实现Delta与Iceberg表的无缝互操作，促进开放标准，助力客户在湖仓基础上构建数据管理。

半结构化数据在AI和应用日志中普遍存在，但模式变化导致存储和查询困难。Apache Parquet™的Variant数据类型以紧凑的二进制格式存储数据，提升查询性能，并被Delta Lake和Apache Iceberg™采纳。通过二进制编码和分片技术，Variant提高数据处理效率，减少I/O和存储需求。

文章讨论了开放源代码在AI数据基础构建中的重要性，强调Apache Iceberg的高性能、安全性和灵活性。尽管企业对开放源代码存在误解，Iceberg简化了数据架构，帮助企业高效整合数据，提升业务价值，适应未来技术。

Apache Iceberg 通过时间旅行、模式演变和 ACID 事务解决了机器学习系统中的数据管理问题，提升了数据一致性和可重现性，减少了调试时间，确保模型在生产环境中的可靠性。

AWS最近宣布，Amazon S3支持Apache Iceberg表的排序和Z-order压缩。这些功能通过用户定义的列顺序组织文件，优化多列查询性能，显著提高查询效率，特别是在处理高频更新的数据集时。

Supabase推出分析存储桶，支持Apache Iceberg格式，集成于Supabase Studio。用户可通过SQL查询数据，未来将支持从Postgres直接写入，目前处于私有测试阶段。

Apache Iceberg与Apache Spark结合，构建现代数据湖，提供事务一致性、模式演变和高性能。Iceberg解决传统数据湖的缺陷，支持ACID特性和智能分区管理，而Spark则优化查询性能，适合大数据分析。两者结合提升数据管理与分析效率。

Amazon S3 现支持 sort 和 z-order 压缩，优化 Apache Iceberg 查询性能。通过改善数据布局和减少小文件，提升高摄取量和频繁更新数据集的查询效率。新策略可自动应用，降低成本并加快查询速度。

Apache Iceberg 3.0版本发布，新增多种数据类型、快速删除、行追踪和NULL默认值等功能，提升了数据表格式的灵活性。该版本支持数据湖屋，优化了元数据管理，并增强了对流应用和低延迟的支持。

Databricks推出Apache Iceberg支持的公共预览，增强了Unity Catalog功能。用户可通过REST API读取和写入Managed Iceberg表，自动优化查询性能，并支持访问外部目录管理的Iceberg表，解决数据孤岛和格式不兼容问题。

Iceberg v3获得Apache Iceberg社区批准，新增删除向量、行谱、半结构化数据和地理空间类型等功能，提升数据处理效率。该版本优化了行级删除，改善读取性能，并简化增量处理，确保与Delta Lake、Apache Parquet和Apache Spark的互操作性。

Apache Iceberg v3引入了删除向量、行谱系和新数据类型，提升了数据处理效率。新格式优化了行级删除，减少了写放大，改善了读取性能。行谱系功能通过行ID和序列号跟踪变化，简化了增量处理，支持更快的更新流程。这些改进确保了与Delta Lake、Apache Parquet和Apache Spark的互操作性。

Apache Iceberg™ v3引入了删除向量、行谱系和新数据类型，提升了数据处理效率，并增强了与Delta Lake、Apache Parquet和Apache Spark™的互操作性，简化了增量处理和读取性能。

数据领域出现了三个新标准：Postgres、Open Telemetry和Iceberg。Postgres因其开源特性和不可被单一实体拥有而成为标准。OLTP、Telemetry和OLAP分别对应不同的数据角色。随着数据工具的进步，开发者掌握了更多的数据管理能力。

Apache Iceberg 1.9.0于4月28日发布，新增行级操作、Delta Lake迁移支持和变体数据类型，提升性能，推动数据湖生态系统发展，用户可根据需求选择工具。

Apache Iceberg、Arrow和Polaris是数据湖屋生态系统的核心技术。Iceberg提供事务性存储，Arrow优化内存数据处理，Polaris负责元数据管理。三者结合实现高效、安全的数据存储与访问，支持多种引擎，促进开放标准和工具的互操作性。