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），我们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（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: 支持多字段查询 multi match，包括 fields、crossfields、minimum_should_match 等配置。请参考 multi-match 功能
• 相似算法参数调整: 支持调整 BM25 相似算法的参数 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(EXTERNL 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 create table like 不复制源表 comment 的问题

性能优化

• 元数据性能: PIPE(COPY SQL)场景导入时不收集 column stats，提升COMMIT效率
• Meta Cache: 增加 Meta Cache 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 information_schema.tables 视图中同名表显示多条的问题
• Job Profile: 增强 job profile 信息展示，支持子作业信息透出