paimon的四种changelog模式(2)-none模式

Apache Paimon官网学习记录 paimon在官网的学习,简单记录一下其中的核心特点。 阅读详情

# 请先了解input模式

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_none ;
 
 CREATE TABLE t_changelog_none (
      age BIGINT,
      money BIGINT,
      hh STRING,
      PRIMARY KEY (hh) NOT ENFORCED
)WITH (
    'merge-engine' = 'deduplicate',
    'changelog-producer' = 'none' -- 不写也可以,默认的changelog模式
);

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_none values(10,1000,'1');

root@wsl0

数据湖Paimon入门指南 如果用户建表时指定'merge-engine' = 'partial-update',那么就会使用部分更新表引擎,可以做到多个 Flink 流任务去更新同一张表,每条流任务只更新一张表的部分列,最终实现一行完整的数据的更新,对于需要拉宽表的业务场景,partial-update 非常适合此场景,而且构建宽表的操作也相对简单。这种方式的成本相对较高,同时官方不建议这样使用,因为下游任务在 State 中存储一份全量的数据,即每条数据以及其变更记录都需要保存在状态中。流式查询将不断产生最新的更改。 阅读详情

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