为了实现这一目标需要在 Flink 的 Single Planner 中进行一些改造。改造完成后, Flink Single Planner 将能够自动识别是否多个 Flink 组件正在向同一张表写入数据。在满足特定条件时将多个 Flink 的上游结果进行 Union 操作,并仅使用一个 Flink 组件来统一写入所有数据。这样在进行 Compaction 操作时,就只有一个判断逻辑...
这种设计实际上构成了一个三链路架构,包括两个实时链路和一个离线链路,实时链路能够支持日常的灵活切换。至于离线链路,它为整个系统提供了备份,以防Flink出现问题时,我们至少还有离线数据作为保障。尽管我们不希望出现问题,但我们的架构设计要求我们必须做好准备。此外,它还作为大促活动的备份方案。对于高频大规模查询,我...
本来这个功能应该放到 Flink JobManager 去做的,但是目前 JobManager 那套 Corrdinator 不太成熟,坑比较多,所以我觉得目前这个实现方式是一个折中方案。 Write 内存 先看doWrite 继续跟下去,发现 Flink 写入 Paimon 的核心 Operator 是 org.apache.paimon.flink.sink.RowDataStoreWriteOperator,它是预提交算子,会将...
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 Streaming 以及 Realtime的数据湖...
cp paimon-flink-1.17-0.5-20230703.002437-67.jar /opt/module/flink-1.17.0/lib 2.1.3 启动 Hadoop (略) 2.1.4 启动 sql-client 1)修改flink-conf.yaml配置 vim /opt/module/flink-1.16.0/conf/flink-conf.yaml #解决中文乱码,1.17之前参数是env.java.opts ...
简介: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。
在Flink 1.19版本之后,引入了“流批融合”特性,允许CDC Source通过事件的方式通知下游算子(包括Paimon Sink)当前消费的数据属于全量阶段还是增量阶段。 基于这一事件,Paimon可以在全量阶段省去合并操作,直接将Change Log数据当作Data数据来使用。 性能提升:
为了写入 Paimon,Flink 需要将数据格式化为 Paimon 能够接收的格式。通常,这涉及到将数据转换为 BinaryRow 或其他内部表示形式,以便高效写入 Paimon。 3. 编写 Flink 作业以生成与 Paimon 兼容的数据格式 在Flink 作业中,你需要定义数据源、转换逻辑和数据接收端(即 Paimon Sink)。以下是一个简单的 Flink 作业示例...
在数据血缘关系中会为数据划分一个版本,并将版本信息记录到数据血缘关系的表中。目前我们以 Flink 的 Checkpoint 作为数据版本的一个划分标志,这是因为在 Flink 中目前 Paimon 表是依赖 Checkpoint 来实现数据提交的。 在Flink 的 Checkpoint 制作成功之后,这意味着一个新的版本的数据产生了,我们会自动记录消费与生产...
综上所述,通过 Flink + Paimon 的组合方式在降低计算资源成本,提高数据时效性,提升开发运维效率和统一数据链路架构方面,相比于传统的实现方案,体现出相当大的优势。后续友盟会继续跟进 Paimon 的新特性并探索 Paimon 在友盟+具体业务场景中的落地方案。 后续规划: ...