Hologres自V3.0版本开始，支持在DLF 2.0数据源（Paimon）的EXTERNAL SCHEMA下创建EXTERNAL TABLE，实现与数据湖数据的无缝互通。在此基础上，Hologres从4.0版本开始，支持External Dynamic Table，通过External的能力在Paimon自动创建表，通过Dynamic Table的能力自动增量加工数据。通过External Dynamic Table，可以很好的实现数据自动加工回写至数据湖的能力，满足湖仓一体建设需求。
架构原理
功能优势
External Dynamic Table具备External Table可以在Hologres中创建数据湖的表，也具备Dynamic Table的能力，有全量和增量刷新两种刷新模式，实现数据的自动加工。其优势如下：
一张表实现加工和回写多个任务：只需要在一个External Dynamic Table实现数据加工，创建数据湖目标表并将加工好的数据同步至数据湖的能力，无需维护多个作业，只需要管理一个Dynamic Table任务即可，自动刷新，刷新即回写，简单易用。
数据自动增量写湖：支持通过增量刷新的模式将数据加工后的数据回写至数据湖，增量的方式可以做到每次仅加工新增的数据量，相比其他产品，可以做到计算的数据量更少，资源使用更少，计算时效性更快。
计算成本更低：能结合Hologres Serverless，仅在每次刷新时使用计算资源，用完自动释放，无需常驻资源，灵活弹性，显著降低成本，详见什么是Hologres Serverless型实例。
典型应用场景
External Dynamic Table通过External Table+Dynamic Table融合的能力，可以很好的适用于如下场景。
低成本的数据湖近实时查询
External Dynamic Table的Base表可以是数据湖Paimon，通过增量的方式加工Paimon的数据，再自动回写至Paimon，数据不出Paimon就能实现高性能的数据加工，加工好的数据还能通过Hologres External Table直接查询，实现数据湖数据的近实时查询。
湖仓一体
External Dynamic Table的Base表可以是Hologres内表，也可以是MaxCompute等数据仓库的数据，数据加工后自动写湖，以数据湖作为统一存储，既能实现低成本的存储，高效率的加工，也能实现湖和仓数据的有机融合。