数据湖Table format的4个核心特性是什么？

第一，结构自由。像之前的 Hive 只能支持简单的加列操作，而在 Delta、Iceberg 这样的 Table format 之上用户可以自由地更改表的结构，可以加列、减列、改列，而且对数据的迁移和变更不会有要求。
第二，读写自由。因为它通过快照能够保证数据的 ACID，任何实时、离线以及 AI 的需求都可以自由地往这个表里面写数据或者读数据。
第三，流批同源。因为 Table format 核心的一个功能是可以很好地支持流场景，我们的批和流都可以往新的 Table format 去写和读。
第四，引擎平权。这点非常重要，它不能只是绑定某一个引擎，比如说像 Delta 在 1.0 时代是 Spark 生态中的一个组件，在一个月之前 Delta2.0 的发布再次向我们证明了去适配多个引擎的重要性。