第3章集成Hive引擎前面与Flink集成时，通过使用paimonHiveCatalog，可以从Flink创建、删除、查询和插入到paimon表中。这些操作直接影响相应的Hive元存储。以这种方式创建的表也可以直接从Hive访问。更进一步的与Hive集成，可以使用HiveSQL创建、查询Paimon表。

摘要：本文整理自阿里云智能开源表存储负责人，FounderofPaimon，FlinkPMC成员李劲松（花名：之信）、同程旅行大数据专家，ApacheHudi&PaimonContributor吴祥平、汽车之家大数据计算平台负责人邸星星、联通数科大数据高级技术专家，ApachePaimonContributor王云朋在FlinkForwardAsi

从Demo入手，了解Paimon/Flink项目搭建的全过程。记录下采坑之旅。创建Flink项目在IDEA中创建Flink项目，由于没有Flink的archetype，因此需要手动创建一下。参考：idea快速创建flink项目，至此Flink的项目框架就搭建起来了。注意：必须注释掉pom文件中的provided；否则运行时会报错：Error:

PartialUpdate数据打宽通过不同的流写不同的字段，打宽了数据的维度，填充了数据内容；如下所示：--FlinkSQL参数设置set`table.dynamic-table-options.enabled`=`true`;SET`env.state.backend`=`rocksdb`;SET`execution.checkpointing.interval`=`60000`;

概述如果表没有定义主键，则默认情况下它是仅追加表类型(AppendOnlyTable)。根据桶(Bucket)的定义，我们有两种不同的仅追加模式："AppendForScalableTable"和"AppendForQueue"；两种模式支持不同的场景，提供不同的功能。只能向表中插入一条完整的记录。不支持删除或更新，并且不

当前的问题ApachePaimon最典型的场景是解决了CDC(ChangeDataCapture)数据的入湖；CDC数据来自数据库。一般来说，分析需求是不会直接查询数据库的。容易对业务造成影响，一般分析需求会查询全表，这可能导致数据库负载过高，影响业务分析性能不太好，业务数据库一般不是列存，查询部

翻译自ApachePaimon官方文档概览概述ApachePaimon(incubating)是一项流式数据湖存储技术，可以为用户提供高吞吐、低延迟的数据摄入、流式订阅以及实时查询能力。简单来说，Paimon的上游是各个CDC，即changlog数据流；而其自身支持实时sink与search(下沉与查询)changlog数据流

本文整理自阿里云智能开源表存储负责人，FounderofPaimon，FlinkPMC成员李劲松在云栖大会开源大数据专场的分享。本篇内容主要分为三部分：数据分析架构演进介绍ApachePaimonFlink+Paimon流式湖仓一、数据分析架构演进目前，数据分析架构正在从Hive到Lakehouse的演变。传统数

介绍目的Chaneglogproducer的主要目的是为了在Paimon表上产生流读的changelog,所以如果只是批读的表是可以不用设置Chaneglogproducer的.一般对于数据库如MySQL来说,当执行的语句涉及数据的修改例如插入、更新、删除时，MySQL会将这些数据变动记录在binlog中。相

1.创建CATALOGCREATECATALOGpaimon_hiveWITH('type'='paimon','metastore'='hive','uri'='thrift://hadoopm111:9083','warehouse'='hdfs:///apps/hive/paimon');2.创建表接ka

ApachePaimon是一个流式数据湖平台。致力于构建一个实时、高效的流式数据湖平台。这个项目采用了先进的流式计算技术，使企业能够实时处理和分析大量数据。ApachePaimon的核心优势在于它对于大数据生态系统中流式处理的支持，尤其是在高并发和低延迟方面表现出色。目前业界主流数

本文整理自阿里云智能开源表存储负责人，FounderofPaimon，FlinkPMC成员李劲松在云栖大会开源大数据专场的分享。本篇内容主要分为四部分：数据分析架构演进介绍ApachePaimonFlink+Paimon流式湖仓流式湖仓Demo演示数据分析架构演进目前，数据分析架构正在从Hive到Lakehouse的演变

PaimonSegmentTree区间加，求一段时间内的区间平方和。\(n,m,q\le5\times10^4\)。对时间维差分一下，变成询问区间历史平方和。离线下来扫描线，扫描线维护时间维，数据结构维护序列维。考虑维护二元组\((a,s)\)表示当前位置值为\(a\)，历史平方和为\(s\)。可以发现怎

摘要：本文整理自阿里云开源大数据表存储团队负责人，阿里巴巴高级技术专家李劲松（之信），在StreamingLakehouseMeetup的分享。内容主要分为四个部分：流计算邂逅数据湖PaimonCDC实时入湖Paimon不止CDC入湖总结与生态一、流计算邂逅数据湖流计算1.0实时预处理流计算1.0架构截止

1.官网https://paimon.apache.org/docs/master/engines/hive/2.安装flink3.下载依赖包到flinklib目录下4.运行yarnsession创建Application-Name，并修改配置文件./bin/yarn-session.sh-nmflink-sql-d拿到对应的applicationID信息配置到conf文件里yarnapp-lis

当谈到数据湖的时候，大家都在说，可以把所有数据（结构化/半结构化/非结构化）一股脑都丢进去，进行统一的元数据管理。然后上层计算对接，进行流批计算/OLAP分析/算法分析。这个没问题，数据湖确实能承接底层的这部分能力，但是同时出现的问题也是不容忽视的。本文将关注讨论，利用湖仓架构，统一

@目录实战写表插入和覆盖数据更新数据删除数据MergeInto查询表批量查询时间旅行批量增量查询流式查询时间旅行ConsumerID查询优化系统表表指定系统表分区表全局系统表维表CDC集成MySQLKafka支持schema变更实战写表插入和覆盖数据可以使用INSERT语句向表中插入新行或覆盖表中

@目录概述定义核心功能适用场景架构原理总体架构统一存储基本概念文件布局部署环境准备环境部署实战Catalog文件系统HiveCatalog创建表创建Catalog管理表查询创建表（CTAS）创建外部表创建临时表修改表修改表修改列修改水印概述定义ApachePaimon官网https://paimon.apache.org

ApachePaimon(incubating)是一项流式数据湖存储技术，可以为用户提供高吞吐、低延迟的数据摄入、流式订阅以及实时查询能力。Paimon采用开放的数据格式和技术理念，可以与ApacheFlink/Spark/Trino等诸多业界主流计算引擎进行对接，共同推进StreamingLakehouse架构的普及和