主要观点：数据湖屋的概念改变了组织的数据存储和分析，Delta Lake 是强大的开源框架，Delta Lake 4.0 及 Delta Kernel 的发展推动了湖屋架构的变革。
关键信息：

• 数据湖屋结合了数据湖的低成本和可扩展性与数据仓库的可靠性和性能。
• Delta Lake 4.0 引入了 VARIANT 数据类型和类型扩展，可更灵活存储和处理半结构化数据。
• 协调提交（Coordinated Commits）保证了跨组织数据事务的一致性和同步性。
• Delta Connect 实现了远程访问 Delta 表，Delta Kernel 为外部引擎支持 Delta 提供便利。
• 预测优化（Predictive Optimization）自动根据工作负载模式执行优化操作，Delta Tensor 支持在湖屋表中存储多维数组。
  重要细节：
• VARIANT 数据类型可存储半结构化数据，无需刚性模式，降低复杂性和性能限制。
• 类型扩展使表模式随时间变化更简单，可手动或自动更改列类型。
• 协调提交确保多个用户或系统更新同一 Delta 表时处于同步状态，引入多语句和多表事务能力。
• Delta Connect 通过分离客户端接口和数据引擎实现远程访问 Delta 表，方便与多种工具和服务集成。
• Delta Kernel 提供 Java 和 Rust 编写的库，隐藏内部复杂性，便于外部引擎支持 Delta。
• 预测优化自动执行优化操作，节省存储成本和计算资源，维持高查询性能。
• Delta Tensor 支持在湖屋表中存储多维数组，为机器学习提供基础。