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2023 年 3 月 12 日，Flink Table Store 我的项目顺利通过投票，正式进入 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化器，改名为 Apache Paimon (incubating)。
随着 Apache Flink 技术社区的一直成熟和倒退，越来越多企业开始利用 Flink 进行流式数据处理，从而晋升数据时效性价值，获取业务实时化成果。与此同时，在大数据畛域数据湖架构也日益成为新的技术趋势，越来越多企业开始采纳 Lakehouse 架构，基于 DataLake 构建新一代 Data Warehouse。因而，Flink 社区心愿可能将 Flink 的 Streaming 实时计算能力和 Lakehouse 新架构劣势进一步联合，推出新一代的 Streaming Lakehouse 技术，促成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的开发体验。
但目前业界支流数据湖存储格局我的项目都是面向 Batch 场景设计的，在数据更新解决时效性上无奈满足 Streaming Lakehouse 的需要，因而 Flink 社区在一年多前外部孵化了 Flink Table Store（简称 FTS）子项目，一个真正面向 Streaming 以及 Realtime 的数据湖存储我的项目，截止目前曾经公布了 3 个版本，并失去了大量用户的踊跃反馈和多家公司的踊跃奉献。为了让 Flink Table Store 可能有更大的倒退空间和生态体系，Flink PMC 通过探讨决定将其捐献 ASF 进行独立孵化。
截止目前，包含 阿里云，字节跳动、Confluent、同程旅行、Bilibili 等多家公司参加到 Apache Paimon 的奉献，将来心愿可能有更多对新一代流式数据湖存储感兴趣的开发者退出 Paimon 社区，一起打造新一代的流式湖仓新架构。
什么是 Apache Paimon
Apache Paimon (incubating) 是一项流式数据湖存储技术，能够为用户提供高吞吐、低提早的数据摄入、流式订阅以及实时查问能力。Paimon 采纳凋谢的数据格式和技术理念，能够与 Apache Flink / Spark / Trino 等诸多业界支流计算引擎进行对接，独特推动 Streaming Lakehouse 架构的遍及和倒退。
凋谢的数据格式
Paimon 以湖存储的形式基于分布式文件系统治理元数据，并采纳凋谢的 ORC、Parquet、Avro 文件格式，反对各大支流计算引擎，包含 Flink、Spark、Hive、Trino、Presto。将来会对接更多引擎，包含 Doris 和 Starrocks。
大规模实时更新
得益于 LSM 数据结构的追加写能力，Paimon 在大规模的更新数据输出的场景中提供了杰出的性能。
Paimon 翻新的联合了 湖存储 + LSM + 列式格局 (ORC, Parquet)，为湖存储带来大规模实时更新能力，Paimon 的 LSM 的文件组织构造如下：
- 高性能更新：LSM 的 Minor Compaction，保障写入的性能和稳定性
- 高性能合并：LSM 的有序合并效率十分高
- 高性能查问：LSM 的 根本有序性，保障查问能够基于主键做文件的 Skipping
在最新的版本中，Paimon 集成了 Flink CDC，通过 Flink DataStream 提供了两个外围能力：
- 实时同步 Mysql 单表到 Paimon 表，并且实时将上游 Mysql 表构造（Schema）的变更同步到上游的 Paimon 表中。
- 实时同步 Mysql 整库级别的表构造和数据到 Paimon 中，同时反对表构造变更的同步，并且在同步过程中复用资源，只用大量资源，就能够同步大量的表。
通过与 Flink CDC 的整合，Paimon 能够让的业务数据简略高效的流入数据湖中。
数据表部分更新
在数据仓库的业务场景下，常常会用到宽表数据模型，宽表模型通常是指将业务主体相干的指标、维表、属性关联在一起的模型表，也能够泛指将多个事实表和多个维度表相关联到一起造成的宽表。
Paimon 的 Partial-Update 合并引擎能够依据雷同的主键实时合并多条流，造成 Paimon 的一张大宽表，依附 LSM 的提早 Compaction 机制，以较低的老本实现合并。合并后的表能够提供批读和流读：
- 批读：在批读时，读时合并依然能够实现 Projection Pushdown，提供高性能的查问。
- 流读：上游能够看到残缺的、合并后的数据，而不是局部列。
流批一体数据读写
Paimon 作为一个流批一体的数据湖存储，提供流写流读、批写批读，你应用 Paimon 来构建 Streaming Pipeline，并且数据积淀到存储中。
在 Flink Streaming 作业实时更新的同时，能够 OLAP 查问各个 Paimon 表的历史和实时数据，并且也能够通过 Batch SQL，对之前的分区 Backfill，批读批写。
不论输出如何更新，或者业务要求如何合并 (比方 partial-update)，应用 Paimon 的 Changelog 生成性能，总是可能在流读时获取完全正确的变更日志。
当面对主键表时，为什么你须要残缺的 Changelog：
- 你的输出并不是残缺的 changelog，比方失落了 UPDATE_BEFORE (-U)，比方同个主键有多条 INSERT 数据，这就会导致上游的流读聚合有问题，同个主键的多条数据应该被认为是更新，而不是反复计算。
- 当你的表是 Partial Update，上游须要看到残缺的、合并后的数据，才能够正确的流解决。
你能够应用 Lookup 来实时生成 Changelog：
如果你感觉老本过大，你也能够解耦 Commit 和 Changelog 生成，通过 Full-Compaction 和对应较大的时延，以非常低的老本生成 Changelog。
版本公布
Flink Table Store 曾经公布了三个版本，咱们打算在 4 月份公布 Paimon 0.4 版本，请您放弃对 Paimon 的关注。
Paimon 将长期投入实时性、生态和数仓完整性的研发上，构建更好的 Streaming LakeHouse。
如果您有其余需要，请分割咱们。
致谢
- 感激 Apache Flink 的搭档们，有你们的反对，才有 Flink Table Store 的诞生
- 感激我的项目孵化 Champion 李钰老师，也感激其余 Mentors: 秦江杰, Robert Metzger, Stephan Ewen
- 感激来自阿里巴巴，字节跳动、Confluent、同程旅行、Bilibili 的各位开发者
退出咱们
- 官方网站：https://paimon.apache.org/
- Github 我的项目：https://github.com/apache/incubator-paimon (欢送大家 star&fork 反对)
- 钉钉交换群：10880001919 Apache Paimon 交换群
作者简介：
王峰 (莫问) Apache Flink 中文社区发起人、阿里巴巴开源大数据平台负责人，PPMC Member of Apache Paimon
李劲松 (之信) 阿里巴巴开源大数据表存储负责人，Founder of Apache Paimon, PMC Member of Apache Flink
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