阿华田的博客

需求背景目前奥格运营平台提供的下单相关的实时标签（如用户最近一次实物购买时间等），都是基于来加工的，即不考虑用户后续的逆向退款情况。然而，运营同学需要实时圈选出近一段时间未成功购买（未下单或下单后退款）的人群，制定运营策略及发放权益，提高复购率。因此，该需求可以明确为：构建的实时标签。问题分析用户的下单行为和退款行为是有时序性的，因此当用户在下单后发生逆向退款行为时，需要回撤之前的订单结果，并回溯最近一次支付成功且未退款的订单信息。

通过设置consumer-id参数，您可以给流作业中的Paimon源表算子赋予一个Consumer ID，其值可以是任意的字符串。Consumer ID第一次创建时，它的起始消费位点根据中的规则确定。后续只要继续使用相同的Consumer ID，即可恢复Paimon表的消费进度。例如，为Paimon源表算子设置名为test-id的Consumer ID的SQL语句示例如下。

manifest-list-4ccc-c07f-4090-958c-cfe3ce3889e5-1 是增量清单列表（上图中的 manifest-list-1-delta），它包含一组对数据文件进行操作的清单条目，在此情形下指的是 manifest-1-0。manifest-list-4ccc-c07f-4090-958c-cfe3ce3889e5-0 是基础清单列表（上图中的 manifest-list-1-base），实际上是空的。小文件的数量会随着快照的增加而增多，这可能会导致读取性能下降。

对于任何数据库查询操作想要查询的性能好，都离不开索引，同样在查询Paimon非主键表的时候，我们可以通过排序过滤、索引过滤等方式提高查询速率。

其实是不适用的, 上面我们提到 None 模式的流读其实就是读取 L0的文件, 那么我们只要看 L0的文件是否包含 Key 的变更记录. 因为 write buffer 会有合并的逻辑, 所以, 对于 CDC 的数据, L0中可能会是已经在内存合并后的数据. 比如同一个 key 的-U 和+U 消息, 同时写入, 那么在 writer buffer 写入的时候就已经只保留+U 消息了, 所以 None 模式中 L0文件中的数据, 可能已经是合并后的数据, 对于 CDC 的数据也不适用.

Paimon仅支持主键表和Append Only表。由于主键表需要按照主键更新，且要满足各种场景的数据更新，因此针对主键表piamon又提供的表的数据合并引擎。Paimon主键表创建Paimon表时指定了主键（primary key），则该表即为Paimon主键表。语法结构例如，创建一张分区键为dt，主键为dt、shop_id和user_id，分桶数固定为4的Paimon主键表。dt STRING,Paimon主键表中每行数据的主键值各不相同，如果将多条具有相同主键的数据写入Paimon主键表，将根据。

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的数据湖存储项目。

paimon系统表按照元数据的分类，划分了如下10个系统表，通过系统表可以获取paimon表各维度的元数据和消费组信息。通过收集这些元信息，不仅可以排查问题使用，还可以构建统一的paimon元数据管理和消费组管理平台，比如paimon-web就是通过查询系统表来实现表的元数据管理和展示的，本文将详细介绍各系统表的含义和用途。

Apache Paimon 原名 Flink Table Store，2022年1月在 Apache Flink 社区从零开始研发，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，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。