参考：Apache PAIMON：实时数据湖技术框架及其实践
数据湖不仅仅是一个存储不同类数据的技术手段，更是提高数据分析效率、支持数据驱动决策、加速AI发展的基础设施。
新一代实时数据湖技术，Apache PAIMON兼容Apache Flink、Spark等主流计算引擎，并支持流批一体化处理、快速查询和性能优化，成为加速AI转型的重要工具。
Apache PAIMON是一个支持大规模实时数据更新的存储和分析系统，通过 LSM 树（日志结构合并树）和列式存储格式（如 ORC/Parquet）实现高效查询。它与 Flink 深度集成，可整合 Kafka、日志、业务数据库的变更数据，支持批流一体处理，实现低延迟、实时更新和快速查询。
相比其他数据湖框架（如 Apache Iceberg 和 Delta Lake），PAIMON独特地提供了对批流一体化的原生支持，不仅能高效处理批量数据，还能对变更数据（如 CDC）实时响应。它也兼容多种分布式存储系统（如 OSS、S3、HDFS），并集成了 OLAP 工具（如 Spark、StarRocks、Doris），确保安全存储与高效读取，为企业的快速决策和数据分析提供灵活支持。
PAIMON主要技术场景
1. Flink CDC 将数据引入数据湖
PAIMON经过优化，使这个过程更简单、更高效。通过一键摄取，便可将整个数据库引入数据湖，从而大大降低架构的复杂性。它支持实时更新和低成本快速查询。此外，它还提供灵活的更新选项，允许应用特定列或不同类型的聚合更新。
2. 构建流式数据管道
PAIMON可用于构建完整的流式数据管道，其主要功能包括：
生成ChangeLog，允许流式读取访问完全更新的记录，从而更轻松地构建强大的流式数据管道。
PAIMON也正在发展为具有消费者机制的消息队列。最新版本引入了变更日志的生命周期管理，可让用户定义它们的保留时间，类似于 Kafka（例如，日志可以存储七天或更长时间）。这创建了一个轻量级、低成本的流媒体管道解决方案。
3. 超快速 OLAP 查询
虽然前两个用例可确保实时数据流，但 PAIMON还支持高速 OLAP 查询来分析存储的数据。通过结合LSM和Index，PAIMON 可以实现快速数据分析。其生态系统支持Flink、Spark、StarRocks、Trino等多种查询引擎，都可以高效查询PAIMON中存储的数据。
参考：Paimon助力数据湖仓架构实时化升级-阿里云开发者社区
数据架构的存储演进
Data LakeHouse是Lake到Warehouse的完美结合。它的基本含义是一个文件或者对象存储，可以存储任何你想要的任何东西。包括结构化数据、非结构化数据，json，其中非结构化数据包括图片、视频、音频之类的数据，Data Lake是一个非常通用的、非常粗糙的、非常底层的底层存储。
近几年诞生湖格式的东西，包括Iceberg、Hudi、Delta湖格式的东西，它通过文件的重新定义，把文件管理起来，管理的就不仅是一个目录，它管目录下每一个文件，它通过slap sort、manifest file的机制把每个文件的引用管理起来，这张表就具有版本的效果，也具有更细粒度控制的效果。
举例说明，把文件管起来之后ACID的能力，可以避免类似的目录，也可以有一些基于文件的data skipping的，也可以支撑delete update merge into细粒度的操作。最后也可以支持时间旅行包括回滚、Branch， Tag的能力。
Paimon实时数据湖
Paimon实时数据湖的出发点是Streaming加实时。数据湖格式上做Streaming的处理，Hive公开的每个引擎都能进行读写格式，它是一个非常open的格式，这里把它叫做shared database storage for batch processing。在批处理上一个被所有计算引擎share的格式，Iceberg 包括Hudi ，Delta在Hive的基础上演化出来的更进一步的ACID的处理，这里把Iceberg叫做shared databasestorage for batch processing，像数据仓库更像数据库的存储，有更进一步的能力。
Paimon出发点是在Iceberg基础上这些东西还不够，最大能给业务带来效果的是streaming，是实时化，是时效性。所以Paimon不仅是batch processing包括batch processing， streaming procession，olap processing，所以它是结合湖格式加LSM技术，把时效性带到数据湖。
Paimon的生态体系结构已经非常的广，底下基于HDVS，OSS或者stream的存储介质。在上面基于文件的格式ORC，包括阿里的ORC，parquet。左边是CDCingest各种数据源入湖到Paimon中。右边是它支持各种各样的sacred query的computer engine，包括Flink流的，Flink包括批的Spark StarRocks，包括一系列的社区的计算引擎，最新的版本也提出Paimon Python API，通过Paimon Python API解锁机器学习，来自包括rag，Python一系列的生态，包括通过error格式的转换。支撑包括pandas之类的计算框架。
Paimon最开始的名字叫Flink Table store。Paimon不仅是一个Flink存储，它是一个通用，公开，被共享的湖格式。对接的包括Flink流计算Spark StarRocks等一系列的引擎，预计在11月份发布1.0版本，预计Paimon在批，在流，在Olap已经达到非常完善的程度，在1.0当中会引入来自AI相关的集成，让Paimon成为真正能处理非结构化数据的数据湖格式。
最新Paimon发布0.9版本是一个功能非常完善的一个版本，补充完善有缺陷的futures，并且核心增强了包括victor ，组件化letive的查询对接来自StarRocks的C++的查询，也兼容Spark生态，可以通过Spark生态查询Paimon的数据，最后优化对象存储的文件，包括文件缓存 文件格式
数据湖实时流式处理
实时流式处理让业务的时效性加强，从天级的时效性降低到分钟级。基于Paimon数据湖的VP的处理，成本不会增加特别多。成本可控的情况下，时效性增加，时延降低，整体呈现出一套批流完全一体的存储计算架构。以前用Kafka中间来做流处理，因为Kafka不可查，所以anyway最后需要可以查询的引擎，比如需要把数据写到StarRocks上，StarRocks才可查。Paimon作为一个湖格式，它是可以批写批读，也可以流写流读，它把整条streaming链路建立起来，每一层都实时可查。架构能做到完全的流批一体，不是流批割裂的两套架构。
Paimon的能力有三个，第一个是它可以支持更新的数据入湖。第二个特性是能流读流写。流读流写不是简单的把数据流读流写，可以给Paimon声明一张图组件表，组件表就可以表现的像MYSQL，也可以实时的流式的更新数据，组件表也能实时的产生Change log给下游的消费，能做到非常准确的类似number架构，CPA架构。因为它是基于存储来产生Change log，它能做到最正确的计算，所以在很多场景当中，它能做到流一份数据沉淀下来，不用批写批读，做批的刷新。最后一个场景是每一层都是可以被包括StarRocks包括Spark引擎实时查询。Paimon针对这些引擎做非常多的优化，能保证查询性能不弱于正常的批查询。
第一个场景就数据库CDC入湖，可以通过Flink CDC，各种connector包括mysql CDC包括mongo DB的CDC包括OCEANBASE一系列的CDC的能力。用Paimon包括社区Paimon提供的Paimon CDC的入湖方式，可以用最新的一个Flink CDC 3.1基于young的入湖方式定义数据集成的数据传输的脚本链路。schema evolution ，schema跟着变来自源头的数据schema变，下面的Paimon表的schema也跟着变，也可以用类似整库同步的能力进一步节省资源，降低运维难度。
第二个是湖上的全链路流式ETL，定义Paimon的merge engine，可以定义partial-update，也可以定义Aggregation的merge engine。基于把计算存入到存储的技术，也可以通过Paimon取代类似join的部分列更新，也可以基于Paimon定义聚合表，整体写入Paimon后定义Paimon merge engine，之后也可以定义Change log producer让Paimon表实时的产生Change log，但是产生的Change log是需要不小的代价。
最后是湖上的Olap的加速，分为两个部分，第一个部分是实时数据的Olap。可以定义一个组件表，它接受上游数据的实时更新。实时更新的过程当中，可以通过StarRocks类似的引擎实时的查询，所以在社区推出一个组件表的deletion victor模式，基于deletion victor模式，它可以让存储本身和c++向量化更好的集成，可以让查询性能得到数倍的提升。离线数据直接Olap，可能会扫描全表的数据，Paimon也支持对离线数据做z-order排序。做z-order排序之后，在查询的时候就可以基于排序的range过滤大量的文件，Paimon在社区有文件索引。通用文件索引支持Bloom Filter，也支持最新的Bitmap进一步过滤不需要的文件。加强Olap的性能。
数据湖非结构化处理
接触到数据湖格式之后，会发现数据湖是一个结构化的处理，它是一个表，需要定义字段。Paimon在最新的版本当中也会推出Paimon object Table，希望通过Object Table管理非简化的数据，包括在OOS或者HDFS上的图片，视频，文件，音频之类的文件。Object Table方式通过一个视图，不操作这些文件，相当于是在后台建立文件的索引。把这些文件的原数据写到数据湖当中，通过这样的结构化视图就可以查询到Object Table，对一个目录或者多个目录的原数据的映射。拿到这些原数据之后就可以通过包括pySpark ，Flink SQL ，Spark SQL 等，通过这种结构化的处理，读表知道有哪些文件，这些文件的文件大小可以做一些过滤，也可以把这些文件读出来做一些处理，所以通过这样的方式把非结构化和结构化的SQL的处理，或者结构化的计算引擎的处理结合到一起，让整个结构化的处理更简单。可以把这些非结构化的数据通过结构化的方式管理起来，包括权限管理对接到正常的数仓的权限管理当中。
在Flink当中，在SQL当中也支持Model的一些处理，包括Model的预测，案例是假如根据training数据训练出Model，可以在Flink SQL中定义Model，然后也可以在SQL中定义Object Table映射到目录中的文件，通过纯SQL的调用，通过Model预测针对object数据做预测，通过纯SQL的方式产出一个模型预测数据处理的效果。通过Paimon的object table的方式可以把这套体系融入到SQL的处理当中，融入到传统的大数据计算的分布式处理当中，是案例的简单的SQL处理，可以create Model，create object table，通过predict模型预测的函数，做模型的预测处理。
Paimon可以管Model，包括非结构化数据。SQL的结构化处理模型预测也可以得到结果，整个非结构化数据得到数据版本和管理，从而可以得到学员的依赖管理。也可以把结果数据和其他结构化数据进行join，以及进行联合的计算。
参考：Flink+Paimon实时数据湖仓实践分享-CSDN博客
在 Flink 实时数据开发中，对于依赖大量状态 state 的场景，如长周期的累加指标计算、回撤长历史数据并更新等，使用实时数仓作为中间存储来代替 Flink 的内部状态 state 是非常有必要的。
Apache Paimon是一种流批统一的数据湖存储格式，结合 Flink 可以构建流批处理的实时湖仓一体架构。Paimon 具有实时更新的能力（可应用于对时效性要求不太高的场景，如 1-5 分钟），其主键表支持大规模更新写入，具有非常高的更新性能，同时也支持定义合并引擎，按照自定义的方式更新记录。
Paimon 底层使用 OSS/HDFS 等作为存储，同时数据文件以 LSMtree 的格式进行组织，具有更优的实时数据更新能力和完整的流处理能力。
对象存储服务（Object Storage Service）它是一种海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。适用于存储各种类型的非结构化数据，比如图片、视频、文档等。
1. 低成本、可扩展性：实时数仓产品也可以作为 flink 的中间存储，比如 hologres，但是 Paimon 的存储成本约为其的 1/9（通过查询官网，OSS 的存储为 0.12 元/GB/月，Hologres 为 1 元/GB/月）。同时数据湖相比于数据仓库可以与更多的大数据引擎（Hive/Spark/Trino 等等）兼容，解决数据孤岛和数据冗余存储的问题。
2. 实时性能：相比于其他的数据湖产品，Paimon 是天然面向 Flink 设计而诞生的，相比于 hudi（面向 Spark 批处理设计）、Iceberg 等，Paimon在与 Flink 结合具有更优的处理大批量数据的 upsert 能力，同时数据更新时效性最短可支持到 1 分钟，且性能稳定。
使用 Paimon 作为中间存储进行维表 JOIN，可以解决 Flink 内部状态 state 成本高、不可重启、存储周期短等限制，从而满足复杂实时场景的数据开发需求，同时这些中间存储结果也可以通过流/批的形式被 ODPS/Hologres 等大数据引擎消费，实现数据统一
