尘锋信息基于 Apache Paimon 的流批一体湖仓实践

摘要：尘锋信息基于 Apache Paimon 构建流批一体湖仓，主要分享：
    1. 整库入湖，TB 级数据近实时入湖    2. 基于 Flink + Paimon 的数仓 批 ETL 建设    3. 基于 Flink + Paimon 的数仓 流 ETL 建设    4. 数仓 OLAP 与数据地图Tips：点击「阅读原文」进入 Apache Paimon 官网

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尘锋信息介绍

尘锋信息 (www.dustess.com) 是基于企业微信生态的一站式私域运营管理解决方案供应商，致力于成为全行业首席私域运营与管理专家，帮助企业构建数字时代私域运营管理新模式，助力企业实现高质量发展。

尘锋有着强大的研发技术团队，企业内部有着浓厚的学习氛围，尤其是研发团队的技术学习氛围。早期为产研团队开设独有的【尘锋公开课与微课堂】学习体系，主要以技术分享，最佳实践研讨为主。后期更是成立了尘锋学院覆盖全公司的员工，包括但不限于通用技术、管理技能、产研技术、解决方案、行业案例、市场拓展等方面的知识分享与内容沉淀，为公司全员提供跨区域、跨岗位、跨专业的学习平台。

经过两年多的快速发展，尘锋已经成长为拥有近千名员工的高新技术企业。

目前已在全国拥有 13 个城市中心，覆盖华北、华中、华东、华南、西南五大区域，形成了贯穿南北，辐射全国的城市服务网络，累计服务 30+行业的 10000+企业。

02

选型背景

2.1 老架构

如上图尘锋信息在 Paimon 之前有以下两套数据仓库。

离线数仓：

TiDB + HDFS + Yarn + Apache Hive + Apache Spark + Apache Doris

离线数仓用于覆盖批处理场景 ，覆盖业务场景主要是 T+1 和 小时级 延迟的报表需求

痛点：

1. 离线数仓延迟过高，且批量从业务库拉取数据同步容易影响业务。

2. 基于 Hive 的离线数仓对于 CDC 采集 和 更新场景 治理建模有较大的侵入性，开发成本较高。

3. HDFS 相比于云厂商提供的对象存储，成本依旧很高。

4. 私有化困难，需要部署 Hadoop 整套生态，对于私有化数据量较小的单租户，硬件及维护成本过高。

实时数仓：

Apache Kafka + Apache Flink + StarRocks + K8S

实时数仓用于覆盖流（Flink） 和 微批（StarRocks），覆盖业务场景是 秒级 （流） 和 分钟（微批）低延迟的高价值报表需求。

痛点：

1. 实时链路 SR 虽然有较好的流写能力，但不支持流读，不便于数仓依赖复用，每层之间使用Apache Kakfa对接，又造成较大的 开发维护成本。

2. 实时链路使用SR微批调度处理 会导致非常高的资源占用导致 OLAP 慢查 甚至稳定性问题。

3. SR 不支持 Overwrite 等批处理能力。

4. 与离线数仓割裂，造成数据孤岛。

2.2 新架构需求

结合以上的痛点，我们决定 Q1 进行数仓架构调整，我们的业务需求主要有以下几点：

1. 支持 T+1 、小时级的批处理离线统计。

2. 准实时需求 ，延迟可以在分钟级 （要求入湖端到端延迟控制在 1 分钟左右）。

3. 秒级延迟的 实时需求 ，延迟要求在秒级。

4. 存储成本低，存大量埋点和历史数据不肉疼。

5. 兼容私有化 （整个环境不依赖 Hadoop 、Hive 等比较重的组件，降低部署运维成本）。

6. 能够快速查询湖仓中的数据（OLAP）。

结合业务需求，所以我们对存储和计算引擎的需求如下：

1. 较高的 CDC 摄入 及 更新能力。

2. 支持 批写 、批读。

3. 支持 流写 、流读。

4. 端到端延迟 能够 在秒级。

5. 支持 OSS 、S3、COS 等文件系统。

6. 支持 OLAP 引擎。

7. 社区活跃。

2.3 为什么选择 Paimon

对 Paimon 进行了深入的调研和验证，发现 Paimon 非常满足我们的需求：

1. 基于 LSM ，具有很高的更新能力，默认的 Changelog 模型可以处理 CDC 采集的变更数据（实测入湖端到端延迟能控制在 1 分钟左右）。另外 Paimon 支持 Append Only 模型，可以覆盖没有更新的日志场景，该模型在写入和读取时不用耗费资源处理更新，可以带来更高的读写性能和更低的资源消耗。

2. 支持 批写 、批读 ，并且支持 （Flink、Spark、Hive 等多种批处理引擎）。

3. 支持 流写、流读  （结合 Flink 的批处理，我们希望后期能够建设流批一体的数据仓库）。

4. Paimon 支持将一张表同时写入 Log System(如 kafka) 和 Lake Store (如 OSS 对象存储），结合 Log System 可以覆盖秒级延迟的业务场景，并且解决了 Kafka 不可查询分析的问题。

5. 支持 OSS 、S3、COS 等文件系统 ，且支持 FileSystem catalog ，可以完全与 Hadoop 、Hive 解耦。

6. 支持 Trino OLAP 引擎，实测 分组分析 5 亿 200GB 数据，30 个 Bucket，能够在 10 秒内出结果 （和社区沟通，还有优化空间），但满足目前需求。另外，Apache Doris 已经开始对接 Paimon格式，相信不久之后 Paimon的OLAP 生态会更加丰富。

7. 社区活跃，从 2022 年初开源 至 2022下半年，短短几个月，就已经发布几个大版本。0.3 的功能已经非常足够落地去解决一些生产问题，0.4 近期也快发布，0.4（Master) 目前我们已经用于生产，非常稳定。

虽然起步晚，但是后发优势非常明显，且没有历史包袱，抽象解耦非常合理。相比 Hudi 等设计之初就捆绑 Spark 的背景，Paimon 一开始就定位支持多引擎，所以未来的潜力和扩展空间是巨大的。

另外 ，社区活跃度上 PPMC 在社区群里直面用户，热心解答疑问，任何问题都会得到及时的回复。目前加入社区群的同学越来越多，我们也希望能够积极参与社区，帮助 PPMC 们减少负担。

结合 Paimon ，我们 Q1 落地的湖仓一体架构如下：

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整库入湖

3.1 实现步骤

■ 3.1.1 Unisync 采集平台

基于 GO 语言开发，自研 Unisync 采集平台, 功能如下：

1. 支持 CDC 增量采集多业务数据库（MongoDB 、TiDB 、MySQL），将不同类型的数据库日志格式进行统一，便于下游使用。

2. 支持 Batch 并行全量读取，且支持故障恢复，避免过程中失败而重新拉取浪费时间。

3. 支持全量 和 增量采集自动切换 ，支持动态加表，加表时可指定是否增量。

4. 支持直接 Sink StarRocks 、Doris 、TiDB 等数据库。

5. 支持嵌入 Lua 脚本，可以进行无状态的 Map 、FlatMap 、Filter 等

■ 3.1.2 Flink 采样程序

基于 Flink DatasSream API 开发 ，并通过 StreamPark 部署，功能如下:

1. 消费Kafka ，将Kafka 中的半结构化数据（MongoDB) ，进行解析，并将字段 - 类型保存至 State。

2. 有新增的字段自动加入 State 中，并将该条消息补齐字段和类型，发送至下游算子。

3. 自动生成 逻辑 Kafka Table （见上图详解）。

4. 自动生成 Paimon Table 及 入湖 Flink SQL （依赖 Kafka Table 元数据信息，见上图详解）。

5. 入湖 Flink SQL 会将 Kafka Table 中的所有字段列出形成别名，自动使用 UDF 处理 dt 分区字段等等。

6. 另外有业务非常复杂的场景，可以在管理页面中，编辑生成的 Flink SQL，增强功能等等。

■ 3.1.3 Flink + Paimon 入湖程序

基于 Flink DataStream API + Paimon 0.3 开发，并通过 StreamPark 部署，功能如下:

1. 每个Flink Job 可以配置读取多个 Kafka Topic ，并设置起始时间 或者 Offset。

2. 程序内部根据 Kafka Topic 查询 MySQL ，获取 Kafka Table 元数据信息。

3. 通过 DataStream API 读取 Kafka 得到 DataStream<JSONObject> 类型；

    通过表名，分流形成每个表单独的 DataStream<Row>；

    通过 fromChangelogStream 将 DataStream<Row> 转换为 Flink Table 并注册 TemporaryView；

    通过 Flink sql 不仅可以在入湖时做 Map Flatmap 甚至可以多流 Join 、State计算等。

4. 启动时 使用 Paimon 的 Flink Catalog API 根据MySQL 中的Paimon建表语句创建表。

5. TabEnv 提交采样程序生成的入湖 Flink SQL。

由于当初开发这套入湖程序时 Paimon 0.3 还不支持 JAVA API ，所以任务节点会比较多，不过实测增量入湖 50 张表，2TB 左右数据，分配内存 6GB ，并发 2 可以稳定运行 （2 分钟左右checkpoint间隔）。

Paimon 0.4 已经支持 JAVA API ，入湖的灵活性和功能性都会更加强大，我司也正在跟进优化。

3.2 入湖实践结论

■ 3.2.1 性能

Paimon 基于 LSM tree ，对于流写的场景，Writer 算子实时接收 CDC 流，达到一定阈值之后才Sink 写入磁盘，当执行 checkpoint 时，Writer 算子和 commit 会处理合并，如果 bucket 设置不合理，则可能导致 checkpoint 超时 （建议一个 bucket 存 1GB 左右数据量）

1. 全量整库入湖 80+ 表，近 2TB ，全量写入阶段不处理更新，可以将 checkpoint 设置4分钟左右

2. 对于全量重刷一张大表的情况，需要更新非常多的分区和 bucket ，建议将表Drop后再全量写入

3. （下图）增量更新 150 + 字段 ，1.3 亿条（300GB 存量）数据的大维度表 ，分 40 个 bucket 。如图，已经更新近 4 亿次，增量 800GB，目前 checkpoint 保持在 10 秒内。

资源：（ 2 并发 、TaskManger 4GB 内存 2 slot ，JobManager 1GB 内存 ）  Paimon 基于 LSM tree 自动合并文件，基于上表已经更新近 4 亿次 800GB 的情况下，大部分 bucket 内的文件数能够控制在 80 个内，不用担心小文件过多问题。

大维度表增量更新：

按照修改时间排序：

■ 3.2.2 稳定性

分别对一张 Append Only 日志表 和  Change Log 维度表进行增量稳定性测试 （数据量适中）；

资源配比都是是 1个 TM 4GB 内存 2 slot；

从截图可以看出，Paimon 的流写稳定非常高。

Append-only 模型：

04

流批一体的数仓 ETL Pipeline

4.1 需求

1. 满足 T+1 / 小时级 的离线数据批处理需求。

2. 满足 分钟级 的 准实时需求。

3. 满足 秒级的 实时需求。

4. 以上三种情况，业务 SQL 不应该做过多侵入，而只需要修改参数和资源占用，就可以进行升降级。

5. 湖仓中治理后的部分高价值数据，需要支持 批 和 流两种 模式写入 StarRocks / Doris /TiDB 等数据库。

4.2 批

尘锋批处理主要用于覆盖 T+1 和 小时级的业务需求：

1. 存储侧选择 Paimon ，因为 Paimon 支持 Append-only 和 changelog 两种模式，支持 insert overwrite insert into 两种写入方式 。

2. 计算引擎侧我们选择 Apache Flink ，并结合 flink sql gateway + flink sql + DBT 来进行批 ETL 的开发和提交部署。

■ 4.2.1 Paimon 批处理场景

Paimon 支持 Append only 模型 ，配合批覆盖写、批读 ，性能表现表现不亚于 Iceberg 。由于我们的更新场景较多，所以我们更加关注 Changelog 模型的读写:

1. 如上图，通过 Flink + Paimon 测试批读 Changelog 模型（MOR） 220GB 、 一亿左右数据 、 20 并发 ，需要 3 分钟左右，每个 TM 1 slot ，内存分配 2GB 左右。

    （注意：由于我们使用测试的服务器是内存型 8C 64GB，所以该项测试数据并不是 Paimon 的最佳性能，理论 CPU 计算型服务器会更加出色，提供以上数据供大家参考）

2. ChangeLog 写入性能可以参考入湖侧。另外对于 Append only 不用处理更新，表现会更加出色，非常适合 insert overwrite 等批覆盖场景。

3. Paimon 支持批模式 Partial Update ，可以覆盖批增量 Join 场景。

■ 4.2.2 Flink sql gateway

为了满足流批一体的目标，我们的批处理引擎也选择主要使用 Apache Flink （以下简称 Flink ）

Flink 1.16 的批处理能力得到非常大的改进 ，并且提供了 flink sql gateway 用于提交批作业（支持 rest endpoint 和 hiveserver2 endpoint ）

Flink 1.17 近期已经发布，批处理能力和 sql gateway 进一步得到了加强，我们已经在生产测试。

选择使用 flink sql gateway 进行批处理任务提交和管理的原因如下：

1. sql gateway 具有交互式开发的能力，可以利用 Flink 生态丰富的 connector，非常方便的读取 和 写入

Paimon 、SR、Doris、MySQL、TiDB 、Kafka 等， 甚至可以覆盖部分 OLAP 场景。用于数据开发场景，可以极大的降低 Flink sql 的使用门槛 ，提升开发调试效率 和 降低维护成本

2. sql gateway 支持对接 remote 、yarn session、yarn per job（虽然已经过时，但可在支持 Application mode 前暂时使用）等多种任务提交方式。并且 sql gateway 可以根据业务场景部署多个，分别对应不同的 session 或 standalone。对于在私有化部署等场景，湖仓方案可以根据私有化用户的需求进行灵活低成本的部署。

sql-gateway.sh start -Dexecution.target=yarn-per-job

当前我们生产使用基于 Flink 1.16 版本的 sql gateway还有一些不足，于是为了更好的和 dbt 数据构建工具整合，我们基于官方 hiveserver2 endpoint 实现 了 dustess_hiveserver2 endpoint ，增强功能如下：

1. 支持配置式内嵌多种 Catalog ，如 Paimon 、TiDB、SR、Doris、MySQL 等。

2. 支持配置式内嵌多种 Module ，主要是我们内部实现的 UDF 和 UDTF。

3. 修改默认语法为 Default （Flink）。

4. 扩展支持 Application mode （进行中）。

■ 4.2.3 dbt

我们选用 dbt 作为数据构建工具的原因如下：

1. 可以完全用编写工程代码 （如 Java 、Go 等语言）的方式去构建数据仓库，所有的模型统一在 git 仓库，可以review 、PR 、发布等流程控制，极大的提高模型复用率和避免烟囱开发 。

2. 数据开发只需要开发 select 语句，dbt 可以自动生成结果表结构，以及基于 yml  的模型注释，极大的提高了开发效率 。并且 dbt 支持非常多的 宏 语句，可以将非常多的重复工作复用，并且统一和收敛口径。

3. dbt 可以根据 source 和 ref 语法自动生成数据血缘，且也可以通过命令生成模型文档。

4.3 流

之前满足近实时需求

Paimon 满足近实时需求

Paimon 支持流写流读 （ODS 全部使用Flink 增量写入）

由于我们业务库以 MongoDB 为主，有非常多的 JSON 嵌套字段，所以我们有较多的单表 Flatmap 需求，并且我们有非常多大量的不适合时间分区的大维度表，列多，更新频繁，于是非常适合用 流模式 来增量进行 Map 和 Flatmap。

在 Paimon 之前，我们将打平好的表写入 dwd 提供服务之后，如果下游的 dws 需要使用 dwd 直接聚合分析，我们采用双写 Kafka + 结构化表的方式，这样带来的缺点是 ，开发复杂，维护困难，并且 Kafka 中的数据不可分析，下游的排查会比较麻烦。并且对于一些时效性要求不高的（比如分钟级延迟）场景，使用 Kafka + 结构化表的成本实在太高，不是一个持久的方案。

Paimon 支持流读，对于上述 Flatmap 后的 dwd 表，下游直接使用流读即可获取  dwd 的 changelog 流，时效性可以达到分钟级的延迟，这样 ODS->DWD-DWS 的变更数据就在每层之间流动起来，完全覆盖大部分准实时需求。

对于极少数的秒级需求，Paimon 支持 Log system （如Kafka ） + Lake Store 的混合存储方式，并且能够做到逻辑及使用层面的统一，HybridSource 和 HybirdSink 内部自动处理从 Kafka 或 Lake Store 读写 ，极大的减少了开发维护成本。

4.4 效果

ODS 的数据是使用 Flink 流式准实时写入，湖仓中 DWD 和 DWS 主要的治理需求为：

1. Map、flatmap 转换（对于此场景，流和批的SQL完全一致，只需要做提交 sql 的模式配置）。

2. join 形成宽表 （join 在流场景下复杂度要高于批，Paimon 提供了带有相同 key 的部分列更新，lookup join 等降低复杂度和成本，在 sql 层面和批是一致的）。

3. 分组聚合计算 （流利用 State 计算，但是 sql 和 批也是一致，只需要做流的参数配置即可，如流的 state ttl 配置等）。

由于 Paimon 在存储侧实现批及流的统一，困扰 Flink 用户许久的流批分裂问题，已经得到了根本性的解决。

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OLAP

Paimon 官方支持多种引擎 ，目前我们使用 Trino 部署在 K8S 中 OLAP 分析 Paimon ，前端使用 Superset 等 BI 工具，可以满足绝大多数的内部分析需求。

通过 Trino 读取 Iceberg  VS Trino 读取 Paimon（都是 Append Only 模型） ，5 亿 200GB 维度表分组聚合 ，Iceberg 是 7 秒 ，Paimon 10 秒，两者的差距主要在读取性能，Iceberg 读取 ORC 有优化，而目前我们的 Paimon 基于 ORC ，Paimon 读取 Parquet 有优化，最近会使用 Parquet 进行测试。

如果是千万或者百万级的小表或分区，两者几乎没有差距，并且社区正在积极的优化中。Paimon的优势是既能高效的更新数据，又能高效读取，非常全面。

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数据地图

前面有提到 Paimon 支持 FileSystem catalog ，我们在一个 Spring boot + Mybatis 的 JAVA WEB 项目中，嵌入 Paimon Catalog API ，支持定时和手动同步元数据信息进 MySQL 中，配合前端页面进行数据备注、检索、指标管理等。

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未来规划

7.1 sql gateway 升级

1. 支持 application mode

    目前使用批处理任务使用 dbt 通过 flink sql gateway 提交作业。

    目前 Flink sql gateway 支持 yarn session 和 yarn per job 两种部署模式，目前有以下问题：

• yarn session 启动需要静态指定 JobManger 和 TaskManger 的内存 ，不能根据提交的 SQL 做针对性调优，存在稳定性不佳 或 资源利用率不高的问题。

• yarn per job 可以在向 sql gateway 提交时通过 set 语法设置各项内存值，但是 per job 已经过时，且存在单点问题容易导致 sql gateway 不稳定。

    如上：我们后期会逐步实现 sql gateway 的 Application mode，用于解决以上问题，目前正在进行中。

2. 支持流任务生命周期维护和管理

目前我们的流任务，虽然可以通过 dbt 编写 sql ，且通过 sql gateway 提交至集群运行 （通过 set 'execution.runtime-mode'='streaming' ）。

但流任务不同于执行完成即退出的批模式，需要在调度层，兼容流的监控和管理 , 也需要 sql gateway 具有任务查看，任务管理，异常报警等流任务生命周期管理能力。

7.2 Log system 生产结合使用

Paimon 支持 Log system + Lake Store 混合存储，在元数据层面统一，可以覆盖数据新鲜度很高的业务场景。

目前我们有大量基于 Kafka + Flink + StarRocks 的实时任务及报表，也存在离线和实时的两条开发链路。未来我们准备利用 Log system 进一步生产解决离线和实时割裂的问题。

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总结

以上就是 Apache Paimon 在尘锋的批流一体湖仓实践分享的全部内容，感谢大家阅读到这里。

从今年初开始调研湖存储 （Paimon 、Hudi 、Iceberg ），到选择 Paimon ，到如今我们已经生产入湖上百张表 ，覆盖了大量业务。非常感谢 Apache Paimon 社区给予的帮助，并由衷感谢 PPMC 之信老师耐心、快速、细心的解答和指导，帮助我们快速解决每次遇到的问题 。

0.4 版本也即将发布，在这里希望 Paimon 越来越好，也希望之后能够多为 Paimon 贡献自己的一份力量。

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Paimon 信息

Apache Paimon 官网：https://paimon.apache.org/

Apache Piamon Github：https://github.com/apache/incubator-paimon

Apache Paimon 钉钉交流群：10880001919

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讲师介绍 

代欣雨

尘锋信息大数据研发工程师，专注于流/批计算 ，目前对大数据存储也充满兴趣和激情

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