paimon专题
Paimon Trino Presto的关系 分布式查询引擎
Paimon支持的引擎兼容性矩阵： Trino 是 Presto 同项目的不同版本，是原Faceboo Presto创始人团队核心开发和维护人员分离出来后开发和维护的分支，Trino基于Presto，目前 Trino 和 Presto 都仍在继续开发和维护。 参考：
一图读懂：Flink CDC如何流式写入Paimon？
一图读懂：Flink CDC如何流式写入Paimon？ 以Mysql CDC至Paimon为例 整体架构 MySQL CDC SourceSnapshotReader读取快照全量数据，BinlogReader读取增量数据。 paimon sink 实现桶级别的写入，compactManager实现异步compaction comitter 单例模式负责提交和过期快照 流程
StarRocks x Paimon 构建极速实时湖仓分析架构实践
Paimon 介绍 Apache Paimon 是新一代的湖格式，可以使用 Flink 和 Spark 构建实时 Lakehouse 架构，以进行流式处理和批处理操作。Paimon 创新性地使用 LSM（日志结构合并树）结构，将实时流式更新引入 Lakehouse 架构中。 Paimon 提供以下核心功能： 高效实时更新：高吞吐和低延迟的数据摄入和更新 统一的批处理和流处理：同时支持批量读写
Apache Paimon 使用之 Writing Tables
Writing Tables 1.插入语法 INSERT { INTO | OVERWRITE } table_identifier [ part_spec ] [ column_list ] { value_expr | query }; part_spec：PARTITION ( partition_col_name = partition_col_val [ , … ] ) col
Apache Paimon 使用之Creating Catalogs
Paimon Catalog 目前支持两种类型的metastores： filesystem metastore (default)，在文件系统中存储元数据和表文件。 hive metastore，将metadata存储在Hive metastore中。用户可以直接从Hive访问表。 1.使用 Filesystem Metastore 创建 Catalog Flink引擎 Flink SQ
【大数据】-- 创建 Paimon 外部表
如今，在数据湖三剑客（delta lake、hudi、iceberg）之上，又新出一派： apache paimon。我们恰好在工作中遇到，以下介绍在 dataworks 上，使用 maxcompute odps sql 创建 apache paimon 外部表的一些操作和注意事项。参考：创建MaxCompute Paimon外部表_云原生大数据计算服务 MaxCompute(M
flink on yarn paimon
目录 概述实践paimon 结束 概述 ogg kafka paimon 实践 前置准备请看如下文章 文章链接hadoop一主三从安装链接spark on yarn链接flink的yarn-session环境链接 paimon 目标: 1.同步表2.能过 kafka 向 paimon写入 SET parallelism.default =2;set table.e
Apache Paimon 主键表解析
Primary Key Table-主键表 1.概述 主键表是创建表时的默认表类型，用户可以插入、更新或删除表中的记录； 主键由一组列组成，这些列包含每条记录的唯一值； Paimon通过对每个桶中的主键排序来强制数据有序，允许用户在主键上应用过滤条件来实现高性能。 2.Data Distribution 桶是用于读取和写入的最小存储单元，每个桶目录都包含一个LSM树； 默认，Paim
Apache Paimon 基本概念解析
1、概述 1）架构图 2）基本概念 1.Snapshot latest snapshot：访问最新快照数据； time traveling-earlier snapshot：访问历史快照数据。 2.Partition 根据日期、城市等特定列的值将表进行切分，每个表可以有一个或多个分区键来识别特定的分区，通过分区，用户可以有效地对表中的一段记录进行操作。 3.Bucket 用户
数据湖Iceberg、Hudi和Paimon比较
1.社区发展现状 项目Apache IcebergApache HudiApache Paimon开源时间2018/11/62019/1/172023/3/12LicenseApache-2.0Apache-2.0Apache-2.0Github Watch1481.2k70Github Star5.3k4.9k 1.7k Github Fork1.9k2.3k702Github issue(O
使用 Paimon + StarRocks 极速批流一体湖仓分析
摘要：本文整理自阿里云智能高级开发工程师王日宇，在 Flink Forward Asia 2023 流式湖仓（二）专场的分享。本篇内容主要分为以下四部分： StarRocks+Paimon 湖仓分析的发展历程使用 StarRocks+Paimon 进行湖仓分析主要场景和技术原理StarRocks+Paimon 湖仓分析能力的性能测试StarRocks+Paimon 湖仓分析能力的未来规划
P9843 [ICPC2021 Nanjing R] Paimon Sorting 题解 （SPJ）
[ICPC2021 Nanjing R] Paimon Sorting 传送门 题面翻译 给出一个排序算法（用伪代码表示）： // 排序算法SORT(A)for i from 1 to n // n 是序列 A 的元素个数for j from 1 to nif a[i] < a[j] // a[i] 是序列 A 的第 i 个元素Swap a[i] and a[j] 请你算出对于一个序列
【Flink SQL API体验数据湖格式之paimon】
前言 随着大数据技术的普及，数据仓库的部署方式也在发生着改变，之前在部署数据仓库项目时，首先想到的是选择国外哪家公司的产品，比如：数据存储会从Oracle、SqlServer中或者Mysql中选择，ETL工具会从Informatica、DataStage或者Kettle中选择，BI报表工具会从IBM cognos、Sap Bo或者帆软中选择，基本上使用的产品组合都类似，但随着数据量的激增，之前的
flink 读取 apache paimon表,查看source的延迟时间 消费堆积情况
paimon source查看消费的数据延迟了多久 如果没有延迟 则显示0 官方文档 Metrics | Apache Paimon
flink 读取 apache paimon表,查看source的延迟时间 消费堆积情况
paimon source查看消费的数据延迟了多久 如果没有延迟 则显示0 官方文档 Metrics | Apache Paimon
Spark Paimon 中为什么我指定的分区没有下推
背景 最近在使用 Paimon 的时候遇到了一件很有意思的事情，写的 SQL 居然读取的数据不下推，明明是分区表，但是却全量扫描了。 目前使用的版本信息如下: Spark 3.5.0 Paimon 0.6.0 paimon的建表语句如下： CREATE TABLE `table_demo`(`user_id` string COMMENT 'from deserializer' )PARTI
以csv为源 flink 创建paimon 临时表相关 join 操作
目录 概述配置关键配置测试启动 kyuubi执行配置中的命令 bug解决bug01bug02 结束 概述 目标：生产中有需要外部源数据做paimon的数据源，生成临时表，以使用与现有正式表做相关统计及 join 操作。 环境：各组件版本如下 kyuubi 1.8.0flink 1.17.1paimon 0.5 正式版本hive 3.1.3 阅读此文前，需涉及前置的知识点如
Spark Paimon 中为什么我指定的分区没有下推
背景 最近在使用 Paimon 的时候遇到了一件很有意思的事情，写的 SQL 居然读取的数据不下推，明明是分区表，但是却全量扫描了。 目前使用的版本信息如下: Spark 3.5.0 Paimon 0.6.0 paimon的建表语句如下： CREATE TABLE `table_demo`(`user_id` string COMMENT 'from deserializer' )PARTI
6 Hive引擎集成Apache Paimon
更多Paimon数据湖内容请关注：https://edu.51cto.com/course/35051.html 在实际工作中，我们通查会使用Flink计算引擎去读写Paimon，但是在批处理场景中，更多的是使用Hive去读写Paimon，这样操作起来更加方便。 前面我们在Flink代码里面，借助于Hive Catalog，实现了在Flink中创建Paimon表，写入数据，并且把paimon的
4 Paimon数据湖之Hive Catalog的使用
更多Paimon数据湖内容请关注：https://edu.51cto.com/course/35051.html Paimon提供了两种类型的Catalog：Filesystem Catalog和Hive Catalog。 Filesystem Catalog：会把元数据信息存储到文件系统里面。Hive Catalog：则会把元数据信息存储到Hive的Metastore里面，这样就可以直接在H
5 Paimon数据湖之表数据查询详解
更多Paimon数据湖内容请关注：https://edu.51cto.com/course/35051.html 虽然前面我们已经讲过如何查询Paimon表中的数据了，但是有一些细节的东西还需要详细分析一下。 首先是针对Paimon中系统表的查询，例如snapshots\schemas\options等等这些系统表。 其实简单理解就是我们可以通过sql的形式查询系统表来查看实体表的快照、sc
2 快速上手使用Paimon数据湖
2.1 基于Flink SQL操作Paimon 在这里我们基于Flink 1.15(ON YARN)、Paimon 0.5版本开发一个案例。 注意：想要使用Paimon是非常简单的，不需要复杂的安装部署，只需要使用一个jar包即可对它进行操作。 我们在使用Paimon的时候其实也可以把它简单理解为Hive，这样便于理解。但是我们要知道，他们两个底层其实是不一样的，一个是数据仓库，一个是
Paimon 学习笔记
本博客对应于 B 站尚硅谷教学视频 尚硅谷大数据Apache Paimon教程（流式数据湖平台），为视频对应笔记的相关整理。 1 概述 1.1 简介 Flink 社区希望能够将 Flink 的 Streaming 实时计算能力和 Lakehouse 新架构优势进一步结合，推出新一代的 Streaming Lakehouse 技术，促进数据在数据湖上真正实时流动起来，并为用户提供实时离线一体化