如果您使用MySQL的op_t中繼資料作為sequence field,會導致一對update_before與update_after訊息具有相同的sequence field值,需要在WITH參數中設定'sequence.auto-padding' = 'row-kind-flag',以保證Paimon會先處理update_before訊息,再處理update_after訊息。 Paimon AppendOnly表(非主鍵表) 如果在建立Paimon表時沒有指...
Append Only 表主要用于无需更新的场景,例如 ODS 层数据将 Kafka埋点日志数据解析后写入到 Paimon 表,保留原貌不做任何更新,此时推荐采用 Paimon 的 Append Only 表。 需要注意的是由于 Append Only 表没有主键,用户必须指定 bucket-key,否则采用整行数据做 Hash 效率偏低。 当我们采用 Paimon 来构建 AppendOnly ...
4)仅追加表的文件的影响 默认情况下,Append-Only 还会进行自动Compaction以减少小文件的数量 对于分桶的 Append-only 表,为了排序会对bucket内的文件行Compaction,可能会保留更多的小文件。 5)Full-Compaction的影响 主键表是5个文件,但是Append-Only表(桶)可能单个桶里有50个小文件,这是很难接受的。更糟糕的是,...
Paimon Append Only表(非主键表)只能接受INSERT类型的消息。 通过INSERT OVERWRITE语句覆写数据 覆写是指清空并重新写入数据。您可以通过INSERT OVERWRITE语句覆写整张Paimon表或覆写特定分区,SQL语句示例如下。 说明 仅批作业支持INSERT OVERWRITE语句。 默认情况下,INSERT OVERWRITE操作不会产生变更数据,删除与导入的数据...
如果在创建Paimon表时没有指定主键(Primary Key),则该表就是Paimon Append Only表。您只能以流式方式将完整记录插入到表中,适合不需要流式更新的场景(例如日志数据同步)。 语法结构 例如,以下SQL语句将创建一张分区键为dt的Append Scalable表。 CREATETABLET ( dt STRING order_idBIGINT, item_idBIGINT, amount...
理解Append-Only 表的文件 默认情况下 Append Only 表也会进行自动合并以减少小文件的数量。 然而,对于 Bucket 的 Append Only 表来说,它会出于顺序目的而只压缩 Bucket 内的文件,这可能会保留更多的小文件。 理解Full Compaction 也许你认为 Primary Key 表中的 5 个文件还可以接受,但 Append Only 表(Bucket)...
对于主键表来说,这是一种“MergeOnRead”技术。读取数据时,会合并多层LSM数据,并行数会受到桶数的限制。虽然Paimon的merge会高效,但是还是赶不上普通的AppendOnly表。 如果你想在某些场景下查询得足够快,但只能找到较旧的数据,你可以: 配置full-compaction.delta-commits,写入数据时(目前只有Flink)会定期进行full Comp...
对于主键表来说,这是一种“MergeOnRead”技术。读取数据时,会合并多层LSM数据,并行数会受到桶数的限制。虽然Paimon的merge会高效,但是还是赶不上普通的AppendOnly表。 如果你想在某些场景下查询得足够快,但只能找到较旧的数据,你可以: 配置full-compaction.delta-commits,写入数据时(目前只有Flink)会定期进行full Comp...
除了主键表之外,Apache Paimon还支持append-only表,提供有序的流式读取来替代消息队列。 6)模式演化 Apache Paimon 支持完整的模式演化。您可以重命名列并重新排序。 回到顶部(Back to Top) 3 基本概念 Snapshot 快照捕获表在某个时间点的状态。用户可以通过最新的快照来访问表的最新数据。通过时间旅行,用户还可以...
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...