Apache Flink和Apache Paimon如何影响数据流处理

Apache Paimon 旨在与不断流动的数据有效地配合，这是当今系统（如金融市场、电子商务网站和物联网设备）的典型特征。它是一个数据存储系统，旨在有效管理海量数据，特别是针对需要持续分析数据的系统，如流数据或随时间改变的数据，比如数据库更新或删除。

简单来说，Apache Paimon 的功能类似于我们数据的高级图书管理员。无论我们经营着一个大型在线业务还是一个小网站，它都会保持一切井然有序，根据需要进行更新，并确保始终可供使用。 Apache Flink 是一个实时流处理框架，显著扩展了其功能。让我们探讨一下 Apache Paimon 和 Apache Flink 如何如此有效地共同运作。

处理实时数据流

Apache Paimon通过将湖格式与Log-Structured Merge Tree（LSM Tree）创造性地融合，在架构中整合了实时流式更新。LSM Tree是一种用于管理和组织处理大量写入和更新的数据的系统的创新方法，比如数据库或存储系统。另一方面，Flink作为一个强大的引擎，通过实时对传入数据流（例如交易、用户操作或传感器读数）进行修改、丰富或重组，来完善或增强流式数据。随后，它将这些流式数据保存并刷新到Paimon中，确保数据能够立即访问以供进一步使用，比如分析或报告。这种集成使得在快速变化的环境中也能保持数据集保持最新。

一致可靠的数据存储

在实时数据系统中，保持数据一致性——即防止缺失、重复或矛盾的记录——是主要问题之一。为了解决这个问题，Flink和Paimon合作如下：

Flink在处理事件后添加过滤器、聚合或转换。Paimon确保存储结果的一致性，即使出现更新、删除或延迟到达的事件。举例来说，为了保证库存始终正确，Flink可能会处理在线购物平台的订单更新，并将其输入到Paimon中。

流式工作负载中的事务支持

为了保证数据完整性，Paimon支持ACID事务（原子性、一致性、隔离性、持久性）。这种事务模型与Flink紧密集成，在将数据写入Paimon时，确保整个操作成功或者不写入任何内容，避免部分或损坏数据。确保一次性处理，即每个数据片段只处理和存储一次，即使出现故障。确保一次性处理，即使出现错误，每个数据片段也只会被处理和保存一次。在这种事务协同作用下，Flink和Paimon是需要高度可靠的系统的强大选择。

实时分析和查询

Paimon针对实时和历史数据的分析查询进行了优化。借助Flink，流式数据在被处理并存储在Paimon后立即可用于查询。Paimon组织和索引数据，以便查询快速进行，无论是针对历史数据还是当前数据。这种集成使企业能够在Paimon的存储上直接执行实时分析，如检测异常、生成实时仪表板或推导客户见解。

流式和批处理的一体化支持

Flink 以同一引擎处理批处理和流处理数据工作负载而闻名。Paimon 通过存储以针对这两种工作负载进行优化的格式的数据来补充此功能。利用 Flink 处理历史数据和实时数据的能力，使得 Flink-Paimon 组合非常适合需要统一数据处理方法的系统，比如结合过去和当前互动的客户行为分析。

有效的数据压缩和演进

随着时间推移，流数据的存储结构可能导致碎片化和低效。Flink 和 Paimon 一起解决了这个问题，Paimon 将数据组织成日志结构合并树（LSM Trees），可以高效处理频繁的更新和删除。另一方面，Flink 与 Paimon 合作定期压缩和合并数据，确保存储保持清洁，查询保持快速。例如，社交媒体平台可以管理大量用户活动日志而不会出现存储效率低下。

实时欺诈检测就是一个应用案例。

实时欺诈检测在金融应用中至关重要。传入的交易由Apache Flink处理，随后在识别出可疑趋势或标记可疑模式后转发给Paimon。Paimon存储这些被标记的交易，确保它们可以立即审查和进行长期分析。分析师可以查询Paimon的数据，以调查欺诈模式并调整Flink的处理逻辑。这展示了Paimon和Flink如何协作构建智能的实时系统。

注意：- Paimon当前支持Flink 1.20、1.19、1.18、1.17、1.16、1.15，目前提供两种不同类型的jar包。用于读写数据的打包jar和用于手动压缩等任务的操作jar。您可以在这里阅读 (https://paimon.apache.org/docs/master/flink/quick-start/) 以获取下载和快速入门Flink的信息。

要点

Apache Flink是Apache Paimon的重要组成部分，因为它提供了增强Paimon强一致性和存储特性的实时处理能力。它们共同工作，创建一个强大的生态系统，用于处理、处理和评估快速变化的数据，使组织能够即时做出决策并获取洞察，同时保持数据的效率和完整性。

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