【破晓数据湖新时代！】巴别时代揭秘：Apache Paimon 打造 Streaming Lakehouse 的神奇之旅！
随着数据湖技术的不断发展，越来越多的企业开始探索如何利用这一新兴技术来优化数据处理流程。Apache Paimon 是一款高性能的数据湖框架，它支持流式处理和批处理，能够为实时数据分析提供强大的支持。本文将分享巴别时代在构建基于 Apache Paimon 的 Streaming Lakehouse 方面的一些探索和实践经验。 Apache Paimon...
流数据湖平台Apache Paimon（六）集成Spark之DML插入数据
4.4. 插入数据INSERT 语句向表中插入新行。插入的行可以由值表达式或查询结果指定，跟标准的sql语法一致。INSERT INTO table_identifier [ part_spec ] [ column_list ] { value_expr | query }part_spec可选，指定分区的键值对列表，多个用逗号分隔。可以使用类型文字（例如，date’2019-01-02’）。....
流数据湖平台Apache Paimon（五）集成 Spark 引擎
第4章 集成 Spark 引擎4.1 环境准备Paimon 目前支持 Spark 3.4、3.3、3.2 和 3.1。课程使用的Spark版本是3.3.1。1）上传并解压Spark安装包tar -zxvf spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz -C /opt/module/mv /opt/module/spark-3.3.1-bin-hadoop3 /opt/module/sp....
流数据湖平台Apache Paimon（四）集成 Hive 引擎
第3章 集成 Hive 引擎前面与Flink集成时，通过使用 paimon Hive Catalog，可以从 Flink 创建、删除、查询和插入到 paimon 表中。这些操作直接影响相应的Hive元存储。以这种方式创建的表也可以直接从 Hive 访问。更进一步的与 Hive 集成，可以使用 Hive SQL创建、查询Paimon表。3.1 环境准备Paimon 目前支持 Hive 3.1、2.....
流数据湖平台Apache Paimon（三）Flink进阶使用
2.9 进阶使用2.9.1 写入性能Paimon的写入性能与检查点密切相关，因此需要更大的写入吞吐量：增加检查点间隔，或者仅使用批处理模式。增加写入缓冲区大小。启用写缓冲区溢出。如果您使用固定存储桶模式，请重新调整存储桶数量。2.9.1.1 并行度建议sink的并行度小于等于bucket的数量，最好相等。选项必需的默认类型描述sink.parallelismNo(none)Integer定义si....
流数据湖平台Apache Paimon（二）集成 Flink 引擎
第2章 集成 Flink 引擎Paimon目前支持Flink 1.17, 1.16, 1.15 和 1.14。本课程使用Flink 1.17.0。2.1 环境准备环境准备2.1.1 安装 Flink1）上传并解压Flink安装包tar -zxvf flink-1.17.0-bin-scala_2.12.tgz -C /opt/module/2）配置环境变量sudo vim /etc/profil....
流数据湖平台Apache Paimon（一）概述
第1章 概述1.1 简介Flink 社区希望能够将 Flink 的 Streaming 实时计算能力和 Lakehouse 新架构优势进一步结合，推出新一代的 Streaming Lakehouse 技术，促进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。Flink 社区内部孵化了 Flink Table Store （简称 FTS ）子项目，一个真正面向 Streami....
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