Pathway项目实现Apache Iceberg连接器支持流批一体数据处理

Pathway项目近期新增了对Apache Iceberg存储格式的原生支持，通过实现pw.io.iceberg.read和pw.io.iceberg.write两个连接器，为开发者提供了在流处理和批处理场景下与Iceberg数据湖交互的能力。

Apache Iceberg作为一种开源的表格式，已经成为数据湖架构中的重要组成部分。它提供了ACID事务支持、模式演进、时间旅行查询等企业级特性，特别适合构建现代化的数据湖解决方案。Pathway此次对Iceberg的支持，进一步扩展了其在实时数据处理领域的应用场景。

技术实现上，Pathway选择了Rust生态中的iceberg crate作为底层基础。这个原生的Rust实现不仅提供了高性能的Iceberg协议支持，还能与Pathway的Rust核心深度集成，避免了跨语言调用的性能损耗。连接器设计充分考虑了Iceberg的特性：

1. 流批一体处理：连接器同时支持静态数据的批量读取和变更数据的流式消费，开发者无需为不同场景编写不同代码。

2. 增量处理能力：在流式模式下，连接器能够智能识别Iceberg表的增量变更，只处理新增或修改的数据，而不是全表扫描，这对大规模数据场景尤为重要。

3. 完整的事务支持：写入端实现了Iceberg的事务语义，确保数据写入的原子性和一致性。

对于开发者而言，新的Iceberg连接器显著简化了实时数据管道的构建。例如，在物联网场景中，设备数据可以实时写入Iceberg表，同时通过Pathway进行流式处理和分析；在机器学习场景中，特征数据可以从Iceberg表中增量读取，用于实时模型推理。

相比之前需要通过Python自定义连接器的方案，新的原生实现提供了更好的性能和稳定性，特别适合生产环境部署。Pathway团队在实现过程中还考虑了与现有生态的兼容性，确保连接器能够无缝集成到现有的数据基础设施中。

这一功能的加入，使得Pathway在实时数据处理领域的能力更加全面，为构建基于数据湖的实时应用提供了新的可能性。开发者现在可以更轻松地将Pathway的流处理能力与Iceberg的数据管理能力结合起来，构建更加强大和灵活的数据处理管道。