2025年07月15日 — 1.2 Lakehouse Platform 产品更新发布说明

本次发布（Release 2025.07.15）引入了一系列新功能、增强特性以及修复项。这些更新将分阶段逐步推送至以下区域，预计在发布日起一周至两周内完成。具体时间依据您所在的区域而定。

国内区域

• 阿里云（上海）
• 腾讯云（上海/北京/广州）
• 亚马逊云科技（北京）

国际区域

• 阿里云（新加坡）
• AWS（新加坡）

新功能特性

Spark On Lakehouse 产品化【邀测】

• Volume 文件引用支持：提交 Spark 任务时，可使用 Volume 地址引用程序文件和依赖文件。
• 存储集成：支持 Spark 读写 Lakehouse 存储，兼容 Lakehouse Catalog 和内表读写。
• 作业历史集成：Spark 作业在 Studio 作业历史中透出展示。
• Lakehouse Studio 集成：新增单租户服务、作业监控与管理 API，强化端到端管控能力。

安全与权限增强

• Kerberos 认证：HDFS 连接支持 Kerberos 认证，提升企业级安全性。请参考 CREATE EXTERNAL CATALOG 案例四。

倒排索引功能优化

• multi-match 查询：支持多字段 multi-match 查询，包括 fields、cross_fields、minimum_should_match 等配置。请参考 multi-match 功能。
• 相似度算法参数调整：支持调整 BM25 相似度算法的参数 k1、b 值。请参考 倒排索引 BM25 参数调优。

生态接入

• Lakehouse 新增外部目录 (EXTERNAL CATALOG) 支持，兼容 Iceberg REST 协议，现可直连 Snowflake Open Catalog 等服务。请参考 访问 Snowflake OpenCatalog 的 Iceberg 表。

问题修复

SQL引擎修复

• IFNULL 函数：修复 select if null 返回值问题。
• 动态表字段类型：支持创建 Dynamic Table 时手动指定字段类型。
• 表注释复制：修复了 create table like 不复制源表 comment 注释的问题。

性能优化

• 元数据性能：在 PIPE (COPY SQL) 场景导入时不收集列统计信息(column stats)，以提升 COMMIT 效率。
• 元数据缓存(Meta Cache)：增加了元数据缓存的自适应缓存策略。
• HDFS 写入：解决写入 HDFS 外表的 Java 客户端兼容性问题。

用户体验改进

• information_schema：修复了 information_schema.tables 视图中同名表显示多条记录的问题。
• 作业性能剖析(Job Profile)：增强了作业性能剖析信息展示，支持子作业信息透出。