paimon的四种changelog模式（1）-input模式

Paimon的input模式changelog分析

原创已于 2025-10-30 11:38:35 修改 · 1.1k 阅读

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于 2024-11-27 14:42:35 首次发布

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环境创建

 CREATE CATALOG fs_catalog WITH (
    'type'='paimon',
    'warehouse'='file:/data/soft/paimon/catalog'
);

USE CATALOG fs_catalog;

drop table if exists t_changelog_input;
 
 CREATE TABLE t_changelog_input (
      age BIGINT,
      money BIGINT,
      hh STRING,
      PRIMARY KEY (hh) NOT ENFORCED
)WITH (
    'merge-engine' = 'deduplicate',
    'changelog-producer' = 'lookup'
);

paimon的snapshot和checkpoint之间的关系

一次snapshot会产生一个data文件
一次checkpoint会产生1-2个snapshot文件，要看这次checkpoint是否触发compaction，触发了就是2个data文件（一个是合并后的数据，一个本次checkpoint写入数据）,否则只有一个（本次checkpoint写入数据）
流式写入根据checkpoint间隔，定期进行checkpoint
批写（手动执行sql脚本）每一个sql会立即生成一次checkpoint效果

执行一次插入操作

insert into t_changelog_input values(10,1000,'1');

root@wsl01:/data/soft/paimon/catalog/default.db/t_changelog_input/bucket-0# ll
total 8
-rw-r–r-- 1 root root 1217 Nov 27 13:40 changelog-aa32a677-6df6-40fa-83bd-3b7a6d38c84a-0.parquet
-rw-r–r-- 1 root root 1217 Nov 27 13:40 data-aa32a677-6df6-40fa-83bd-3b7a6d38c84a-1.parquet

changelog文件
在这里插入图片描述

data文件
在这里插入图片描述

相同主键，再执行一次插入操作

insert into t_changelog_input values(10,2000,'1');

root@wsl01:/data/soft/paimon/catalog/default.db/t_changelog_input/bucket-0# ll
total 16
-rw-r–r-- 1 root root 1217 Nov 27 13:40 changelog-aa32a677-6df6-40fa-83bd-3b7a6d38c84a-0.parquet
-rw-r–r-- 1 root root 1217 Nov 27 13:43 changelog-abee540c-f29d-4d18-8578-2d173d43452b-0.parquet
-rw-r–r-- 1 root root 1217 Nov 27 13:40 data-aa32a677-6df6-40fa-83bd-3b7a6d38c84a-1.parquet
-rw-r–r-- 1 root root 1217 Nov 27 13:43 data-abee540c-f29d-4d18-8578-2d173d43452b-1.parquet

changelog文件
在这里插入图片描述
data文件

sqlclient 流式查询

-- Flink SQL
SET 'execution.runtime-mode' = 'streaming';

--设置检查点的间隔为10秒
SET 'execution.checkpointing.interval'='10 s';
set parallelism.default=1;

-- 使用changelog，展示op，操作类型
SET 'sql-client.execution.result-mode'='changelog';

-- 从当前快照开始，读取变化情况 
SELECT * FROM t_changelog_input;

在这里插入图片描述

-- 从ID=1的快照开始，读取变化情况 
SELECT * FROM t_changelog_input  /*+ OPTIONS('scan.snapshot-id' = '1') */;

在这里插入图片描述

sqlclient 批查询

Flink SQL> SET 'sql-client.execution.result-mode'='tableau';
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> SET 'execution.runtime-mode' = 'batch';
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> SELECT * FROM t_changelog_input;
+-----+-------+----+
| age | money | hh |
+-----+-------+----+
|  10 |  2000 |  1 |
+-----+-------+----+
1 row in set

Flink SQL> SELECT * FROM t_changelog_input  /*+ OPTIONS('scan.snapshot-id' = '1') */;
+-----+-------+----+
| age | money | hh |
+-----+-------+----+
|  10 |  1000 |  1 |
+-----+-------+----+
1 row in set

Flink SQL> SELECT * FROM t_changelog_input  /*+ OPTIONS('scan.snapshot-id' = '2') */;
+-----+-------+----+
| age | money | hh |
+-----+-------+----+
|  10 |  2000 |  1 |
+-----+-------+----+
1 row in set

执行cdc采集

使用方法
https://paimon.apache.org/docs/0.9/flink/cdc-ingestion/mysql-cdc/

适配情况
https://nightlies.apache.org/flink/flink-cdc-docs-release-3.1/docs/connectors/flink-sources/overview/

MYSQL数据源
https://nightlies.apache.org/flink/flink-cdc-docs-release-3.1/docs/connectors/flink-sources/mysql-cdc/

下载地址
https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-mysql-cdc/3.1.0/flink-sql-connector-mysql-cdc-3.1.0.jar

bin/flink run \
lib/paimon-flink-action-0.9.0.jar \
mysql_sync_table \
--warehouse 'file:/data/soft/paimon/catalog' \
--database 'default' \
--table 't_changelog_input' \
--mysql_conf hostname=wsl \
--mysql_conf username=root \
--mysql_conf password=root \
--mysql_conf database-name='test' \
--mysql_conf table-name='t_changelog_input' \
--table_conf changelog-producer=input \
--table_conf sink.parallelism=1

mysql新增一条数据，然后再修改

changelog文件，新增数据时，和data数据一样。
修改mysql数据时，paimon同步到数据后发现，changelog和data不一样了，这次是两条，而data只有一条

data文件
在这里插入图片描述
changelog文件

流式消费的结果也是正确的

结论

changelog=input的情况下，一次checkpoint产生一个data文件的同时，也会产生一个changelog文件
changelog文件内容和data文件内容完全一致
input 情况下，如果你的操作不完整，那么流式读取的结果也是不对的
- 上述操作insert2次相同主键，按照主键表的逻辑，应该是会出现-D +I 或者 -U +U 的场景，但是由于input模式，不会额外的处理changelog，你insert两次，我的changelog就写两次insert，你流式读取，那我就重放我的changelog，你写的changelog不对，流处理结果也就不对了，要想对，那就需要先insert，然后delete，再insert，或者执行update操作，总之不能利用主键表根据主键更新的特性来更新数据
- 但是批处理的结果是正确的，因为批处理不管changelog
changelog=input就是为流处理设计的，但是数据处理操作必须要标准，必须要有-U +U -D +I的操作，而CDC任务接到的数据就是标准的，因此他两个一般是绑定的，cdc采集任务的表，如果需要流处理消费，最好使用changelog=input