Apache Paimon介绍

列式存储：Paimon 使用列式存储格式（如 Parquet、ORC），这种格式非常适合大规模数据的压缩和查询优化。
LSM 树结构：Paimon 采用了 LSM (Log-Structured Merge) 树结构，这种结构支持高效的写入操作和合并机制，确保数据的高吞吐和低延迟。
数据分区：Paimon 支持数据分区，可以根据时间、键值或其他维度对数据进行分区，提高查询性能。

元数据管理

元数据存储：Paimon 使用一个独立的元数据存储系统来管理表结构、分区信息、事务日志等元数据。常见的元数据存储系统包括 MySQL、Hive Metastore 等。
事务管理：Paimon 提供 ACID 事务支持，确保数据操作的一致性和可靠性。事务管理模块负责记录和管理事务日志，支持多版本并发控制（MVCC）。

计算层

SQL 引擎：Paimon 提供了一个 SQL 引擎，支持标准的 SQL 查询。用户可以通过 SQL 语句进行数据查询、插入、更新和删除操作。
计算引擎集成：Paimon 可以与多种计算引擎（如 Apache Flink、Apache Spark、Trino）集成，提供丰富的数据处理和分析能力。这些计算引擎可以读取和写入 Paimon 存储的数据，实现复杂的数据处理和分析任务。

数据摄入和输出

数据摄入：Paimon 支持多种数据摄入方式，包括批量加载、流式摄入和事务性写入。数据摄入模块负责将外部数据源的数据高效地写入 Paimon 存储。
数据输出：Paimon 支持将数据导出到其他系统，如数据仓库、数据湖、消息队列等。数据输出模块负责将 Paimon 存储的数据高效地导出到目标系统。

查询优化

索引：Paimon 支持多种索引类型，如 B-Tree 索引、Bitmap 索引等，用于加速查询性能。
查询优化器：Paimon 内置了一个查询优化器，可以根据查询条件和数据分布自动选择最优的查询计划，提高查询效率。

扩展性和可靠性

水平扩展：Paimon 设计为分布式系统，支持水平扩展。可以通过增加更多的节点来提升系统的处理能力和存储容量。
容错机制：Paimon 提供了多种容错机制，如数据复制、故障恢复等，确保系统的高可用性和数据的可靠性。

生态系统集成

数据连接器：Paimon 提供了多种数据连接器，可以与不同的数据源和目标系统进行集成，如 Kafka、HDFS、S3、数据库等。
工具和库：Paimon 还提供了丰富的工具和库，帮助用户进行数据迁移、备份、恢复等操作。

总结

Apache Paimon 的系统架构设计旨在支持高性能的数据存储和实时查询，通过列式存储、LSM 树结构、元数据管理、计算层集成、查询优化等多个组件的协同工作，确保了系统的高吞吐、低延迟和高可用性。

核心概念

Apache Paimon 是一个开源的数据存储和查询分析引擎，旨在支持海量数据的高效存储和实时分析。它具有高度的扩展性和灵活性，能够处理半结构化和非结构化数据，适用于流处理、批处理和OLAP（在线分析处理）等多种应用场景。本文将详细介绍Paimon的核心概念，帮助你更好地理解和使用这一强大的数据处理工具。

表（Table）

在Paimon中，表是最基本的数据组织单元。每个表都有一个定义好的模式（Schema），包括列名、数据类型和主键。表可以是非分区表，也可以是分区表，后者通过将数据按照特定列的值进行划分，以提高查询性能。

示例：

CREATE TABLE my_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT,
  PRIMARY KEY (id)
) PARTITIONED BY (age);

在这个例子中，my_table 是一个分区表，按照 age 列进行分区。

模式（Schema）

模式定义了表的结构，包括列的名称、数据类型和主键。Paimon支持动态改变表的模式，允许在不中断现有数据处理的情况下添加新的字段。

示例：

ALTER TABLE my_table ADD COLUMNS (email STRING);

这条命令将向 my_table 表中添加一个新的列 email。

分区（Partition）

分区是将表中的数据物理地划分为多个部分的技术，通常基于某些字段的值。分区可以显著提高查询性能，特别是在处理大规模数据集时。Paimon支持静态和动态分区。

示例：

CREATE TABLE my_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT,
  PRIMARY KEY (id)
) PARTITIONED BY (age);

在这个例子中，my_table 表按照 age 列进行分区。查询时，Paimon只需扫描相关的分区，从而减少I/O操作和提高查询速度。

快照（Snapshot）

快照捕获表在某个时间点的状态。用户可以通过最新的快照访问表的最新数据，也可以通过较早的快照访问表的先前状态。快照机制支持时间旅行查询（Time Travel Query），即能够查询特定时间点的数据状态。

示例：

SELECT * FROM my_table FOR SYSTEM_TIME AS OF '2023-10-01 00:00:00';

这条命令将查询 my_table 表在2023年10月1日00:00:00时的状态。

清单文件（Manifest File）

清单文件是包含有关LSM（Log-Structured Merge-Tree）数据文件和更改日志文件的更改的文件。每个快照文件都包含一个或多个清单文件，这些清单文件记录了快照中创建或删除的数据文件。

示例：

{
  "files": [
    {
      "path": "data/00000001-00001-00001-00001.parquet",
      "partition_values": {"age": 30},
      "file_size": 1024,
      "num_records": 100
    }
  ]
}

这个清单文件记录了快照中包含的一个数据文件的路径、分区值、文件大小和记录数。

数据文件（Data File）

数据文件按分区分组，存储实际的数据。Paimon支持多种数据文件格式，包括ORC、Parquet和Avro。这些格式都是列式存储格式，适用于高效的数据压缩和查询。

示例：

CREATE TABLE my_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT,
  PRIMARY KEY (id)
) PARTITIONED BY (age) WITH ('format'='parquet');

在这个例子中，my_table 表的数据文件格式设置为Parquet。

事务（Transaction）

Paimon支持ACID事务，确保数据操作的一致性和可靠性。每次写入操作都会在一个事务上下文中执行，如果事务失败，所做的更改将被回滚，保证数据的一致性。

示例：

BEGIN TRANSACTION;
INSERT INTO my_table (id, name, age) VALUES (1, 'Alice', 30);
COMMIT;

这段代码演示了一个典型的事务操作，包括开始事务、插入数据和提交事务。

增量更新（Incremental Updates）

Paimon支持增量更新，允许用户只更新表中发生变化的部分，而不是重新处理整个表。这对于持续更新的实时应用非常重要。

示例：

MERGE INTO my_table
USING (
  SELECT 1 as id, 'Alice' as name, 31 as age
) updates
ON my_table.id = updates.id
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET age = updates.age;

这条命令将更新 my_table 表中 id 为1的记录的 age 字段。

变更日志（Change Log）

Paimon支持生成变更日志，记录表中数据的每一次更改。变更日志可以用于构建流式数据处理管道，实现实时数据同步和订阅。

示例：

CREATE TABLE change_log (
  id INT,
  name STRING,
  age INT,
  op STRING
) WITH ('connector'='kafka', 'topic'='change-topic');

这条命令创建了一个Kafka连接器，用于将 my_table 表的变更日志发送到Kafka主题 change-topic。

统一存储（Unified Storage）

Paimon采用统一存储架构，将列式存储和LSM树结构相结合，支持大规模数据更新和高性能查询。这种架构使得Paimon能够在流处理和批处理之间无缝切换，提供一致的数据视图。

示例：

CREATE TABLE my_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT,
  PRIMARY KEY (id)
) PARTITIONED BY (age) WITH ('format'='parquet', 'storage'='s3');

在这个例子中，my_table 表的数据存储在Amazon S3上，使用Parquet格式。

生态系统集成（Ecosystem Integration）

Paimon与多个大数据生态系统组件紧密集成，包括Apache Flink、Apache Spark、Trino等。这些集成使得Paimon可以与其他计算引擎无缝协作，提供丰富的数据处理和分析能力。

示例：

-- 使用Flink SQL查询Paimon表
SELECT * FROM my_table WHERE age > 30;

这条命令使用Flink SQL查询 my_table 表中 age 大于30的记录。

总结

Apache Paimon 是一个强大的数据存储和查询分析引擎，具有高度的扩展性和灵活性。通过理解其核心概念，你可以更好地利用Paimon的功能，构建高效的数据处理和分析应用。无论是流处理、批处理还是OLAP，Paimon都能提供一致且高性能的数据存储和查询能力。

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背景

诞生

应用场景

实时数据分析与查询

流批一体处理

低成本高效存储

具体业务场景示例

总结

系统架构

存储层