Apache Paimon：实时湖仓架构构建工具

Apache Paimon：实时湖仓架构构建工具

paimonApache Paimon is a lake format that enables building a Realtime Lakehouse Architecture with Flink and Spark for both streaming and batch operations.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pai/paimon

1. 项目介绍

Apache Paimon 是一个创新的数据存储解决方案，它结合了湖仓格式和LSM（Log-Structured Merge）结构，旨在实现实时流处理更新及批量操作的实时湖屋架构。该项目旨在提供一种统一的存储方式，支持Flink和Spark等工具进行实时查询和分析，同时也具备高性价比、高可靠性和时间旅行能力，适应数据湖的发展需求。

2. 项目快速启动

环境准备

确保已安装Java 8或更高版本以及Git。

下载与编译

克隆项目并进行编译：

git clone https://github.com/apache/paimon.git
cd paimon
mvn clean install

启动示例

创建一个新的Paimon实例：

java -jar modules/server/target/paimon-server-.jar --config config.yaml

配置文件config.yaml应包含数据库连接和其他设置详情。

测试API

使用curl测试数据插入：

curl -X POST -d '{"key": "example_key", "value": "example_value"}' http://localhost:8080/tables/test_table

查询插入的数据：

curl http://localhost:8080/tables/test_table/example_key

3. 应用案例和最佳实践

• 实时数据分析：利用Paimon的实时更新功能，可以实时处理和分析来自物联网设备的大量数据。
• 全链路监控：集成Paimon到系统中，实现实时追踪交易或用户行为，以便快速响应异常情况。
• 数据治理：通过时间旅行特性，可追溯历史数据状态，便于审计和数据修复。
• 最佳实践：为保证性能，建议定期执行Compaction以优化存储空间。

4. 典型生态项目

• Flink：Paimon与Flink集成，支持实时流数据处理和分析。
• Spark：用于大规模批处理和交互式查询。
• Hive/Presto/Trino：兼容这些SQL引擎，提供灵活的数据查询接口。
• Source Code：开源社区持续贡献代码，共同推动项目发展。

以上是Apache Paimon的基本介绍和入门指南，更多详细信息和高级用法，请参考官方文档和GitHub仓库。祝您在使用过程中顺利愉快！

paimonApache Paimon is a lake format that enables building a Realtime Lakehouse Architecture with Flink and Spark for both streaming and batch operations.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pai/paimon