1. 介绍
经过Apache Hudi项目委员会讨论及投票决定，来自阿里云的Pengzhiwei和DannyChan成为Apache Hudi Committer，新晋人才也保证了Hudi社区在正确的轨道上不断发展。
Pengzhiwei持续在Apache Hudi社区贡献，开发了诸多特性，如Spark SQL集成Hudi，该功能降低了用户使用Hudi的门槛，SQL化操作让数据入湖更加顺滑，还贡献了Spark流式读取Hudi表，Spark FileIndex等一系列Spark侧的特性，同时在Github Issue、Hudi中国微信群积极回答用户各种问题，Pengzhiwei是一个非常好的团队协作同学，Pengzhiwei具有多年流计算SQL引擎开发经验，目前主要负责数据湖格式以及实时入湖方面的研发工作。
Danny Chan也贡献了非常多的特性，主要集中在Flink与Hudi的集成，包括新的无阻塞的Flink写入链路，Flink流和批读Hudi表（COW和MOR），以及实现了Hudi Flink SQL Connector（读和写），极大方便了数据入湖。同时Danny也积极回答用户的各类问题，同时也输出了Flink与Hudi集成指南，并且开了一场Flink集成Hudi的直播，DannyChan目前专注于Flink与Hudi的集成。
2. 社区
随着AWS、阿里巴巴等世界*云厂商内置Hudi为数据湖基础设施，赋能世界范围内成千上万公司，基于Hudi构建事务型实时数据湖平台，以Lakehouse架构赋能AI和BI等典型的大数据场景，驱动企业数字化转型。
Apache Hudi社区在不断发展壮大，微信群/社区Slack/邮件列表非常活跃，讨论也非常开放，随着Hudi被越来越多公司熟知和使用，也吸引全球越来越多的小伙伴参与到社区中，对华人非常友好，其中来自国内开发者的声音越来越大，也欢迎一起更多国内小伙伴一起参与社区，让你的代码创造世界范围的影响力。
3. 如何参与
如果你想参与Hudi社区但还不了解如何参与，可参考如下两篇文章：
持续参与社区贡献，如特性开发、bugfix、Code Review、回答用户问题、积极参与讨论、推广Hudi等，Committer便水到渠成，行动起来，下一个Committer可能就是你。
4. 最后
再次恭喜Pengzhiwei和DannyChan，一起打造更好的数据湖平台。
Apache Hudi项目github地址：https://github.com/apache/hudi，欢迎fork & star