主要观点：作者在 Confluent 工作，多年来探讨表/流对偶性，Jay Kreps 于 2013 年就提及。此对偶性概念指流和表是同一事物的不同方面，文中探讨如何将对 Iceberg/Delta/Hudi/Paimon 表的更改作为更改流发出，介绍了不同形式的消费更改方式及相关实现模式，包括增量更改查询、CDC 查询、最新状态查询、物化视图维护等，并以四个典型用例来分析表格式的能力，深入研究了四种表格式在更改查询方面的情况，总结各格式在不同类型更改查询上的表现及未来发展趋势。
关键信息：

• 流是事件日志，表是时间点的世界快照。
• 有多种消费更改的形式，如增量更改查询、CDC 查询等。
• 不同表格式在更改查询实现上有差异，如 Delta 与 Debezium 不同，Snowflake 有独特做法。
• 深入研究了 Apache Iceberg、Delta Lake、Apache Hudi、Apache Paimon 四种表格式的更改查询支持情况。
  重要细节：
• Iceberg v2 有限的追加仅更改查询，v3 有望改进；Delta Lake 3.2.0 追加仅更改查询与 Iceberg v2 相同但功能有缺陷；Hudi 0.15 无追加仅更改查询，有高效的 upsert 更改查询；Paimon 0.8 无追加仅更改查询，有高效的 upsert 更改查询且可选择是否包含删除。
• 对于 CDC 全增量，Delta Lake 3.2.0 和 Apache Hudi 0.15 有支持，Iceberg v2 需 v3 支持，Apache Paimon 0.8 需配置 CDC 文件物化。
• Hudi 有“拨号”选择 CDC 物化或读取时推断；Paimon 存储 RowKind 但压缩类型影响 CDC 类型；Iceberg v3 有望通过行谱系提案提供所需行级元数据。