基于 Flink SQL 和 Paimon 的流式湖仓新方案.pdf
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：PDF
简介：
本PDF文档深入探讨了结合Apache Flink SQL与Paimon技术构建高效流处理和数据仓库系统的创新方法，适用于大数据工程师和技术爱好者。
Flink SQL 和 Paimon 构成了一种新的流式湖仓解决方案，旨在解决传统数据仓库与数据湖之间的隔阂问题。通过结合 Flink SQL 的强大处理能力和 Paimon 强大的存储功能，实现了高效的数据流处理和集成的湖仓储存。
Flink SQL 是基于 Apache Flink 的一个SQL引擎，支持标准SQL语法，并且提供实时及批量数据处理能力，在大规模数据集上表现出色。
Paimon 则是一种采用Apache Iceberg技术构建的湖仓存储引擎。它具有ACID事务、Schema演变和时间旅行等功能，能够满足各种复杂的数据仓库与数据湖泊需求。
在流式湖仓架构中，主要组件包括：
- Flink SQL：用于处理及转换实时数据。
- Paimon：负责储存查询功能。
- Apache Iceberg：提供底层存储和查询基础设施支持。
- LSM（日志结构合并树）机制：保证了高效的数据读写性能。
关键技术特性涵盖：
* Upsert: 高效的更新与合并操作；
* Fast Plan: 提供优化后的执行计划，提升运行效率；
* Data Skipping: 快速跳过无用数据以提高查询速度；
* Time Travel: 支持历史版本回溯和时间点恢复功能；
* Schema Evolution：支持灵活的数据模式调整。
Paimon 与 Hudi 在流式湖仓存储引擎领域都有各自优势：
- Paimon 基于 Iceberg，强调高速度的存取性能。
- Hudi 则依赖Hadoop生态系统实现高效数据管理能力。
Flink CDC（变更数据捕获）技术能够实时捕捉并同步数据库变动信息。而 Flink Table Store 是一种基于 Flink 的表存储引擎，具备强大的处理和查询功能。
综上所述，利用 Flink SQL 和 Paimon 构建的流式湖仓架构适用于多种应用场景：
- 实时数据分析
- 流数据仓库与湖泊建设
- 数据集成及同步作业
- 业务应用及分析需求
这一组合方案提供了一种高效且全面的方法来处理和存储大规模实时数据。
全部评论 (0)
