什么是Paimon？
2021年末，Flink官方提出打造一个全新的存储 Flink Table Store，一个 Flink 完全内置的存储。
为了让 Flink Table Store 能够有更大的发展，Flink PMC经过讨论决定将其捐赠Apache进行独立孵化。
2023 年 3 月 12 日，Flink Table Store 项目顺利通过投票，正式进入 Apache 软件基金会的孵化器，改名为 Apache Paimon。
Paimon 基于数据湖 + LSM，有很强的 Upsert 更新能力。
能力简介
Apache Paimon 是一种数据湖的格式，支持使用 Flink 和 Spark 构建实时湖仓架构，用于流式和批处理操作。Paimon 创新性地结合了数据湖格式和LSM结构，将实时流式更新引入数据湖架构。
Paimon 提供以下核心功能：
● 实时更新：
○ 主键表支持大规模更新的写入，具有非常高的实时性，通常通过Flink Streaming进行。
○ 支持合并引擎，支持按规则更新记录。规则：删除重复项以保留最后一行、部分更新、聚合记录或保留第一行等
○ 支持定义changelog-producer，为合并引擎的更新生成正确、完整的changelog。
● 大量附加数据处理：
○ 附加表（无主键）提供大规模批处理和流处理能力，自动小文件合并。
○ 支持通过 z-order 排序进行数据压缩以优化文件布局，并使用 minmax 等索引提供基于数据跳过的快速查询。
● 数据湖功能：
○ 可扩展的元数据：支持存储Petabyte大规模数据集，支持存储大量分区。
○ 支持 ACID 事务、时间旅行和模式演变。
Apache Paimon 的架构
如上架构图所示：
读/写： Paimon 支持多种方式来读取/写入数据和执行 OLAP 查询。
● 对于读取，它支持消费数据
○ 从历史快照（批处理模式）
○ 从最新偏移量（在流模式下）
○ 以混合方式读取增量快照。
● 对于写入，它支持
○ 来自数据库变更日志的流式同步（CDC）
○ 从离线数据批量插入/覆盖。
生态系统：除了 Apache Flink，Paimon 还支持其他计算引擎的读取，例如 Apache Hive、Apache Spark 和 Trino。
内部的：
● 在底层，Paimon 将列式文件存储在文件系统/对象存储中
● 文件的元数据保存在manifest文件中，提供大规模存储和数据跳过。
● 对于主键表，采用LSM树结构，支持大量数据更新和高性能查询。
