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Realtime Compute for Apache Flink:Lakehouse de streaming com Paimon

Última atualização: Jul 05, 2026

O Apache Paimon é um formato de armazenamento lakehouse que unifica o processamento de dados em streaming e em lote. Baseado na tecnologia LSM (log-structured merge-tree), o Paimon oferece semântica de atualização em tempo real na camada de lake, com leituras consistentes e alto throughput. Use tabelas Paimon no Realtime Compute for Apache Flink para criar um lakehouse de streaming em armazenamentos em nuvem, como o Object Storage Service (OSS).

O Paimon integra-se ao Apache Flink para processamento de stream e ao Apache Spark para processamento em lote por meio de um único formato de armazenamento. Principais recursos:

  • Ingestão de dados em tempo real: Ingira dezenas de milhões de registros de streams de alteração de banco de dados, como MySQL CDC, com sincronização automática de mudanças de schema e baixa latência.

  • Processamento unificado de stream e lote: Leia a mesma tabela Paimon como fonte de lote delimitada no Spark ou como stream de changelog ilimitado no Flink, sem conversão de formato.

  • Ampla integração com o ecossistema: Conecte tabelas Paimon ao Realtime Compute for Apache Flink, E-MapReduce (Spark, StarRocks, Hive e Trino) e MaxCompute sem duplicar dados.

  • Consultas OLAP de baixa latência: Vetores de exclusão e índices de chave primária mantêm a latência das consultas no nível de minutos para cargas de trabalho de streaming, lote e processamento analítico online (OLAP).

Para a especificação completa, consulte Apache Paimon.

Uso

Primeiros passos com o Paimon

Criar um catálogo Paimon

Um catálogo Paimon funciona como registro centralizado para tabelas Paimon armazenadas em sistemas externos, como o OSS. Outros serviços da Alibaba Cloud acessam as tabelas por meio desse mesmo catálogo. Configure um catálogo das seguintes formas:

Criar uma tabela Paimon

Gravar dados em uma tabela Paimon

Consumir dados de uma tabela Paimon

Manter uma tabela Paimon