EMR DeltaLake CDC解决方案中，ODS层（Operational Data Store，操作数据存储层）的Delta表工作方式主要涉及数据变更的捕获、处理以及存储等关键环节。以下是对这一过程的具体阐述：

1. 数据变更捕获（CDC）

Delta Lake CDC（Change Data Capture）功能允许用户直接识别并捕获Delta Lake表中数据的变更，这些变更包括插入、更新、删除等操作。Delta Lake通过Change Data Feed（CDF）来实现这一功能。当CDF被开启后，Delta Lake会在必要的情况下持久化变更的数据信息，并将这些信息写入到特定表下的目录文件中。这样，下游系统就能够获取到这些变更信息，进行进一步的处理和分析。

对于DeltaLake，阿里云EMR在未来可能有以下规划：

1. 持续优化和增强DeltaLake的支持

性能优化：阿里云EMR可能会继续优化DeltaLake在EMR平台上的性能，包括读写速度、查询效率等方面，以提供更高效的数据处理能力。

功能扩展：随着DeltaLake的不断发展，EMR可能会引入更多DeltaLake的新特性，如Change Data Feed、Z-Order clustering等，以满足用户日益增长的需求。

2. 深化与阿里云其他产品的集成

阿里云EMR（Elastic MapReduce）通过一系列的技术优化和功能特性，帮助用户降低数据入湖成本。以下是几个主要的方面：

1. 弹性伸缩能力

基于时间和指标的弹性伸缩：EMR支持基于时间和业务负载指标的弹性伸缩能力，允许用户根据实际需求动态调整计算资源。这种能力可以帮助用户避免在业务低峰期浪费资源，同时在业务高峰期快速扩展资源以满足需求，从而降低总体成本。

抢占式实例：EMR支持抢占式实例，这些实例的成本远低于按量付费实例。用户可以通过设置抢占式实例的优先级和出价策略，来进一步降低计算成本。当抢占式实例不足时，EMR会自动补充按量付费实例，确保业务连续性。

阿里云EMR对于DeltaLake的读写性能优化计划，主要可以从以下几个方面进行阐述：

一、元数据优化

元数据结构设计：

Delta Lake的元数据设计相对简洁，每次写操作或DDL操作都会生成一个新的json deltalog文件，记录元数据的变更。多次commit后，会自动生成一个checkpoint的parquet文件，包含前面所有版本的元数据信息，用于优化查询加载。

阿里云EMR可能进一步优化这种元数据管理方式，比如通过更高效的索引或缓存机制来加速元数据的加载和解析过程。