摘要：本文整理自阿里云开源大数据表存储团队负责人、阿里巴巴高级技术专家，Apache Flink PMC，Paimon PPMC 李劲松（之信）在 Apache Paimon Meetup 的分享。本篇内容主要分为四个部分：
- 湖存储上的难点
- 深入 Apache Paimon 0.4
- 社会应用实践
- 后续规划
今年 6 月份 Paimon 0.4 刚刚发布，它是一个非常具有竞争力的版本，也是进入 Apache 孵化器之后的第一个版本。
一、湖存储上的难点
数据湖的新场景主要有以下三个：
- 第一个场景，实时数据入湖。数据可以实时更新来自数据库的 CDC 数据，实时入湖到数据湖中，让数据能被多种引擎尽快分析。
- 第二个场景，实时字段打宽。实时打宽维表的字段，提供给下游查询及流读。
- 第三个场景，实时数据流读。提供消息队列体验的流读，并能根据主键生成 Changelog。
入湖的痛点有以下三点：
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资源消耗与实时性：更新吞吐差，资源消耗巨大；COW 更新差，MOR 查询差，难以选择反压、反压、还是反压。
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数据湖需管理的事情多：管理 Compaction；清理历史小文件；清理过期分区。
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Schema Evolution：上游加列，湖存储怎么办？重启同步作业？一堆小表耗资源且耗精力。
打宽表的痛点有以下三点：
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资源消耗与实时性：吞吐和资源同样重要。
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输入多样性：CDC 输入；输入可能是乱序的。
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读取：希望可以足够高效，有 Project pushdown，且可以流读。
流读的痛点有以下四点：
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全增量一体流读：先读全量再接增量，完整的流，而不是只读增量。
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Changelog 生成：有些场景要低成本；有些场景要低时延。
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FileNotFound：数据湖文件清理和流读的矛盾。
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Lookup Join：支持 Flink 的 Lookup Join。
Apache Paimon 是一个专门为 CDC 处理、流计算而生的数据湖。希望带来你舒服、自动的湖上流处理体验。
从官网上也可以看到，Apache Paimon 支持高速的数据写入，Changelog 的生成以及高效的实时查询。
二、深入 Apache Paimon 0.4
Paimon 的整体架构是一个数据湖 build 在 Data Lake (HDFS/OSS/S3)，它的所有 Meta 和数据都存储在这些数据湖上，它是一个数据湖格式。这个数据湖的 Meta 也可以同步到 Hive Metastore 和阿里云的 Data Lake Formation 上，做一个统一的、数据的、表格式的管理。然后数据湖通过把 Changelog 同步到入湖中，再同步 Kafka。
现在 Paimon 0.4 提供了 Flink CDC 的 Schema Evolution 同步，也提供了 MySQL 的整库同步，后续 Paimon 0.5 会支持 Kafka 的 CDC 数据同步。此外，我们还可以通过 Flink 将 Append 的 log data 通过批写的方式写入 Paimon 中，也可以通过宽表合并的方式写入 Paimon 中。
在读端，Paimon 可以支持来自各种引擎的批读和 Ad-Hoc 查询，比如 Spark、Trino、StarRocks 等，也可以通过 Flink 来全增量一体的流读它的 Changelog，而且流读是可以提供数据顺序保障的，也可以通过 Flink 来 Lookup Join。
Paimon 是数据湖+LSM 的架构，下面和大家分享一下为什么 Paimon 需要 LSM。
LSM 是一个面向写友好的格式，它在写入的时候可以看到整个流程，但它不用理解具体的流程，大致的思路是，写入发生在 Flink Sink 中，当检查点到达时，它会对内存中的数据进行排序，并将记录刷新到 Level0 文件中。
得益于 LSM 这种原生异步的 Minor Compaction，它可以通过异步 Compaction 落到最下层，也可以在上层就发生一些 Minor 的 Compaction 和 Minor 的合并，这样压缩之后它可以保持 LSM 不会有太多的 level。保证了读取 merge read 的性能，且不会带来很大的写放大。
另外，Flink Sink 会自动清理过期的快照和文件，还可以配置分区的清理策略。所以整个 Paimon 提供了吞吐大的 Append 写，消耗低的局部 Compaction，全自动的清理以及有序的合并。所以它的写吞吐很大，merge read 不会太慢。
基于 Paimon 的设计，我们一起看一下来自同程旅行的生产实践，对比原有 Hudi 表带来了的收益。
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入湖的资源节省了 30%-40%。
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写入性能提升了 3 倍。
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部分查询的性能提升了 7 倍左右。
刚刚分享了 Paimon CDC 数据的入湖在吞吐方面的一些能力，下面介绍一下 Paimon 在 CDC 入湖上，给用户带来的一些比较方便的入湖工具。
比如在 Paimon 0.4 中，我们提供了 Flink CDC 的入湖。原生集成的 Flink CDC 提供 DataStream 作业，通过 Flink CDC 把 Changelog 的数据通过 Schema Evolution 的方式写入 Paimon。
表同步，它可以自动的管理表结构变更，增加列、删除列、变更类型、重命名列等等。也可以通过在表同步的定义，新增计算列、定义分区列、定义主键，以及做分库分表的同步。
此外，Paimon CDC 入湖还提供了整库同步，可以让整个库的表全部同步到 Paimon 中，你不用担心 OOM 或者容易挂掉。一个作业同步过来，可以尽可能减少同步的资源。还支持 INCLUDING、EXCLUDING，还支持表名前后缀，自动跳过失败表，动态新增表。
在 Paimon 0.5 中，我们提供了 Kafka 的同步。不仅可以通过 Flink CDC 同步进来，Kafka 里面的 CDC 数据也可以同步进来。你可以把你的数据库，TIDB、MySQL、Oracle 写到 Kafka 中，然后以 Schema Evolution 的同步，同步到 Paimon 中。
可以看到同步入湖非常简单，使用 Paimon 的 Flink action 就可以启动整个同步的作业。甚至 Paimon 还提供 CDC 的 DataStream 的 API，你可以直接调我们已经集成好的作业来同步数据，也可以通过 CDC 的 DataStream 的 API 编写自己的 Flink 流的 Schema Evolution 的 Pipeline。
Paimon 支持定义 Partial-update，你可以定义 Partial-update Engine。这样就可以通过不同的留写入不同的字段，后面可以批读，甚至 Paimon 也提供了流读，只要声明 Changelog Producer 就可以流读合并后的数据，它的查询也支持列裁剪的高效查询。
此外，Partial-update 的输入可能是乱序的，所以在 Partial-update 表，也可以定义 Sequence Field 处理乱序的情况。在 Paimon 0.5 中引入了 Sequence Group 的概念，为了解决每个流不同的乱序。如果它们共用一个版本字段，某个流更新之后有可能会导致另外一个流的最新版本不能更新。
举个例子，上游有两个表要更新，所以要定义两个 Sequence Group，这个 Sequence Group 的字段可以是不同的版本字段。这样不同的流只要更新自己的版本就可以了，不管两边多不对齐，它最终的数据都能被正确的更新上。
在 Paimon 中，它的流读是它的核心之一，这也是它区别其他数据湖的一个关键点所在。Paimon 可以流读原始数据，你可以设置 Changelog-producer=input。如果你的数据是一个完整的 CDC，就可以运用这种模式，它是最高效，也是消耗资源最少的。
如果你的流不是一个完整的 CDC，比如 Partial-update 这种输入。所以就要求下游的流读要生成一个变更日志，在 Paimon 这里不仅支持生成变更日志，还有两种非常灵活的模式，Lookup 模式和 Full-Compaction 模式。
Lookup 模式可以在写入的时候就动态 Lookup 高层的文件，查到最新的数据，合并最新的 Changelog 输出到下游。这是最快的，也是我们推荐 1-3 分钟时延的，但它的成本会高一些。
如果一些作业成本要求很低，且能接受更大延时，你可以用 Full-Compaction 模式。它在异步的 Full-Compaction 的时候，才会产生对应的 Changelog，可以把 Full-Compaction 的周期调度时间设置的更大，比如 10 分钟。它的好处是代价更低，但时延更高。
刚刚我们提到湖存储和流读有一个矛盾，它就是 FileNotFound。因为流存储要不断清理 snapshot，这样它的小文件才会少。但流读如果依赖一个很早 snapshot，一旦这个流作业挂了，它读的那个 snapshot 就会被清理，它就完全不能恢复了。
针对于问题，Paimon 提出了 Consumer-ID，它有点类似于 Kafka 的 Group-ID。它可以保证作业挂了重启之后，它读的那个 snapshot 不会被清理。
Paimon 0.4 在生态中也有比较大的进步，如上图所示。
最开始在 Paimon 中只是支持 Flink，它作为 Flink Table Store 支持 Flink 完整的生态和用法。
在 Paimon 0.4 中支持的更多了。比如在 Spark 中支持了 Batch Read、Batch Write，还可以在 Spark 中 Create Table、Alter Table；在 Hive 中支持了 Batch Reader、Batch Write、Create Table 等等；在 Trino 中支持了 Create Table、Alter Table 等等功能。
我们有两个引擎是集成比较完善的，一个是 Flink，另外一个是 Spark。我们希望它所有的功能，批读、批写、创建表、修改 Meta 等命令，在 Flink 和 Spark 中都支持的比较好。其次，我们希望其他引擎都能支持读 Paimon，甚至更多的操作，比如 Create Table、Write Table 等等。
除了这些传统的处理引擎，StarRocks、Doris、Seatunnel 也集成了 Paimon，整体的代码基本已经 ready 了，处于即将发布的状态。阿里云上的 MaxCompute、Hologres，网易的 Arctic，也已经在研发的路上了。
三、社会应用实践
目前开源社区主要的使用和参与者包括，阿里云、字节跳动、同程旅行、B 站、中原银行、米哈游、汽车之家等等企业。
接下来一起看一下，大家都是怎么用 Paimon 的。
在阿里云计算平台，Paimon 是数据湖的一号位，希望阿里云计算平台的所有计算全部集成到 Paimon 中，集成 Paimon、读 Paimon。最好的集成是实时计算 Flink 版平台，它是 Flink 以及开源大数据平台 E-MapReduce 里面，希望替代 Hudi 成为实时入湖的首选。
上图是 Apache Paimon，可以看到我们通过阿里云的 Flink 实时计算能入湖，能 CTAS 入湖，能通过阿里云实时计算 Flink 流读。也希望 Paimon 的数据能被 MaxCompute、Hologres 查询，也能在开源大数据平台 E-MapReduce 中融入的更好。
在字节跳动，工程师们使用 Paimon+Flink 作为血缘管理以及一致性查询的 Streaming Warehouse 生产体系。如上图所示，业务数据通过 Streaming ETL，类似于 Streaming materialize view 类似的概念，落到了 Streaming Warehouse 中。这样所有的 Paimon 表都能通过一致性的 Query 查询。
在同程旅行，引入 Paimon 主要优化了原有 Hudi 的近实时数仓。
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在实时写入 ODS 层场景，Paimon 大概有 114+ 的作业；最大 Upsert 日增量 2000 万+；最大的表总量 90 亿+。
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在局部更新场景，Paimon 有 10+的作业；应用了真·局部更新 (Sequence-Group) 的概念。
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在流读\增量读场景，Paimon 有 20+ 流式增量读的作业；10+ 批处理小时级增量读的作业。
中原银行在探索流式数仓；米哈游也在探索流批一体技术；Bilibili 在攻坚 AI 方向，考虑 Partial-Update 的场景；尘锋信息在探索 TB 级数据入湖，建设了 Flink 流批一体 + Paimon 的流批一体数仓等等。
四、后续规划
我们希望能达到这样一个 Streaming LakeHouse。数据通过非常方便的入湖能入到 Paimon 中，也能通过 Paimon 的流读和批读建立 Streaming 的 Pipeline。同时，Paimon 也应该有一个非常好的生态，能被各种引擎查询。这就是 Paimon+Flink 往后走的一个大方向。
打造一个易用的、简单的 Streaming LakeHouse，大致有以下三个方向。
第一个方向：
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在 CDC 处理中会有更多的 CDC 入湖。比如刚刚提到的 Kafka 的入湖，应该是更简单、更自然、更自动的。
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目前 Paimon 还需要定一个 Bucket 个数。太小的 Bucket 性能比较差，数据量大了之后，吞吐就下来了。而太大的 Bucket，小文件又很多。虽然一个 Bucket 里是一个 LSM，它已经有比较好的吞吐，但你还是要调优。所以在 Paimon 0.5 中会提供一个动态的 Bucket，希望达到的状态是全自动的。
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Create tag，希望 Paimon 实时入湖之后，每天能打出一个 tag 给离线生产用。
第二个方向：Append-Only 处理增强。Paimon 之前的 Append-Only 需要定义 Bucket，这是一个非常难定义的概念。所以后面 Paimon 应该支持真正的离线表，应该是没有 Bucket，且离线表的写入应该也包含小文件合并，并这也符合 Paimon 全自动的概念。
第三个方向：除了 StarRocks 的生态的对接，我们希望将 Spark 打造成第二个像 Paimon 一样集成非常好的引擎，Spark 读和写的能力都应该很好，甚至通过 Spark+Paimon，就能组成一个完整的数据湖。
接下来回顾一下 Paimon 的发展历程。2021 年在 Flink 社区讨论；2022 年 5 月发布了 Flink Table Store 的第一个版本；2023 年 1 月发布了 0.3，它是 Paimon 的一个生产可用的版本；3 月进入了孵化器，改名 Apache Paimon。2023 年 6 月，发布了 Paimon 0.4。
未来我们希望 CDC 实时数据湖完全成熟，Append 离线表生产可用，生态全面对接，Spark 进入成熟状态。
Q&A
问：CDC 写 Paimon 表 如果 binlog 流量每秒 3000records+全量初始化如何优化下。 目前测试看checkpoint 经常失败？
答：关键还是看性能瓶颈在哪里，是否有内存问题，最后看下 Jstack。
问：能不能动态修改表结构呢？
答：能啊，Spark 或者 Flink 1.17 都可。
问：0.5 大概什么时候发布？
答：8 月份左右。
问：请问流读的延迟怎么样？
答：最小 checkpoint 延时，也就是 1 分钟。
问：如何方便的从 Hudi 迁移到 Paimon 上？
答：能，现在推出的 SparkGenericCatalog 也是为了 Hudi 和 Paimon 表共存。
问：可以展开讲讲 Changelog 的 Lookup 模式吗？
答：可以看看官网
Primary Key Table | Apache Paimon
问：Bucket 是很重要的参数吗，怎么调优？
答：对，根据数据量实际跑下看看，目前最新也支持了动态 Bucket。
问：存储一段时间后，Bucket 可手动调整么？调整后之前的数据回重分么？
答：详见官网 Rescale Bucket
Rescale Bucket | Apache Paimon
问：实时数据乱序的情况下，Paimon 的 Partial-update 怎样避免旧数据覆盖新数据呢，有没有类似 sequence 列的实现？
答：有，详见官网 sequence-field
Primary Key Table | Apache Paimon
问：压缩时，是不是对读写的性能影响很大?
答：对写有影响，是读写的一个 tradeoff。
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