在Apache Spark 3.4.1版本与Hudi 0.11.0版本之间遇到速度慢的问题，可以尝试以下解决方法：

1. 升级Hudi版本：检查Hudi的最新版本，并尝试将其升级到最新版本。新版本通常会修复一些性能问题和优化。

2. 配置Spark参数：检查Spark的相关配置参数，例如executor内存大小、executor数量、shuffle分区数等。根据你的数据量和集群规模进行调整，以获得更好的性能。

3. 使用分区和分桶：将数据进行分区和分桶，可以提高查询和写入的性能。根据数据的特性和查询模式进行合适的分区和分桶策略。

4. 使用数据压缩：启用数据压缩可以减少存储空间和网络传输开销，从而提高性能。Hudi支持多种压缩算法，可以选择合适的压缩算法。

5. 调整数据写入模式：Hudi支持不同的写入模式，例如Copy-on-Write（COW）和Merge-on-Write（MOW）。根据你的数据更新模式选择合适的写入模式，以获得更好的性能。

下面是一个示例代码片段，展示了如何配置Spark参数和使用分区和分桶：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Hudi Example")
  .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
  .config("spark.sql.hive.convertMetastoreParquet", "false")
  .config("spark.sql.hive.verifyPartitionPath", "false")
  .config("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic")
  .config("spark.sql.catalogImplementation", "in-memory")
  .config("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", "-1")
  .config("spark.sql.shuffle.partitions", "100")
  .config("spark.executor.memory", "4g")
  .config("spark.executor.instances", "4")
  .getOrCreate()

// 分区和分桶配置
val partitionColumns = Seq("date")
val bucketColumn = "id"
val bucketNum = 16

val df = spark.read.format("hudi")
  .load("hdfs://path/to/hudi/table")
  .filter("date >= '2022-01-01'")
  .select("id", "name", "date")

df.write.format("hudi")
  .options(Map(
    "hoodie.datasource.write.table.type" -> "COPY_ON_WRITE",
    "hoodie.datasource.write.recordkey.field" -> "id",
    "hoodie.datasource.write.partitionpath.field" -> "date",
    "hoodie.datasource.write.precombine.field" -> "date",
    "hoodie.datasource.write.table.name" -> "hudi_table",
    "hoodie.datasource.write.storage.type" -> "COW",
    "hoodie.datasource.write.bucketing.enabled" -> "true",
    "hoodie.datasource.write.bucketing.field" -> bucketColumn,
    "hoodie.datasource.write.bucketing.inline.mode" -> "HASH",
    "hoodie.datasource.write.bucketing.inline.hash.num.buckets" -> bucketNum.toString))
  .mode("append")
  .save("hdfs://path/to/hudi/table")

请根据实际情况调整配置参数和分区分桶策略，以获得更好的性能。