作者

[iee_image artefact_hide="artefact,artefact image_url="artefactwp-content/uploads/2025/02/Honglin-scaled-2-1024×1024-1.jpeg” image_width=”150″ alignment=”left” click_action=”none” target=”_blank” image_shape=”blob” blob_shape=”54% 46% 77% 23% / 74% 40% 60% 26%” images_border_radius=”4″ hover_animation=”disable” class=”article-author-image” /]

王红林

Artefact 数据工程副总裁

赵维南（Jayce）

高级数据工程师，Artefact

在数字化转型时代，企业不断积累海量数据集，其规模和复杂性与日俱增。

对于企业而言，数据湖不仅是存储各类数据的技术手段，更是提升数据分析效率、支持数据驱动型决策以及加速人工智能发展的基础设施。然而，在实时处理、流数据分析以及复杂的业务场景（例如用户行为分析、库存管理和欺诈检测）中，传统的数据湖架构难以满足快速响应的需求。

作为新一代实时数据湖技术， Apache PAIMON 与 Apache Flink、Spark 及其他主流计算引擎兼容，支持流式和批处理、快速查询及性能优化，使其成为加速 AI 转型的重要工具。

PAIMON 原则

Apache PAIMON 是一个支持大规模实时数据更新的存储与分析系统，通过 LSM 树（日志结构合并树）和列式存储格式（如 ORC/Parquet）实现高效查询。它与 Flink 深度集成，可整合来自 Kafka、日志和业务数据库的变更数据，并支持流式处理和批处理，从而实现低延迟的实时更新和快速查询。

基于PAIMON的后端数据流架构

基于 PAIMON 的后端数据流架构示例

与其他数据湖框架（如 Apache Iceberg 和 Delta Lake）相比，PAIMON 独特地原生支持统一的流批处理，不仅能高效处理批处理数据，还能实时响应数据变更（如 CDC）。 它还兼容多种分布式存储系统（如 OSS、S3、HDFS），并与 OLAP 工具（如 Spark、StarRocks、Doris）集成，以确保安全存储和高效读取，为企业提供灵活支持，助力快速决策和数据分析。

PAIMON 的主要应用场景

PAIMON 的主要应用场景

1. 使用 Flink CDC 将数据导入数据湖

PAIMON 简化并优化了这一流程。通过单击导入功能，整个数据库可快速导入数据湖，从而大幅降低了架构的复杂性。它支持低成本的实时更新和快速查询。此外，它还提供了灵活的更新选项，支持针对特定列或不同类型的聚合更新进行操作。

2. 构建流式数据管道

PAIMON 可用于构建完整的流式数据管道，其功能包括：
生成变更日志（ChangeLog），允许对已完全更新的记录进行流式读取，从而更轻松地构建强大的流式数据管道。

PAIMON 正逐步演变为一个具备消费者机制的消息队列系统。在其最新版本中，它引入了变更日志的生命周期管理功能，允许用户定义保留期限（例如，日志可保留七天或更长时间），这与 Kafka 类似。这从而提供了一种轻量级且经济高效的流处理管道解决方案。

3. 超快速 OLAP 查询

虽然前两个用例确保了实时数据流，但 PAIMON 还支持高速 OLAP 查询来分析存储的数据。通过结合 LSM 和索引技术，PAIMON 能够实现快速的数据分析。其生态系统支持 Flink、Spark、StarRocks 和 Trino 等查询引擎，从而能够对 PAIMON 内的存储数据进行高效查询。

ARTEFACT 用例

案例 1：提升实时数据分析效率

  • 挑战：某全球零售巨头在实体店和电商平台上的实时用户行为分析及个性化推荐方面面临挑战。在传统的数据分析架构下，系统无法高效处理大规模的实时数据，导致用户体验不佳，且推荐系统延迟较高。

  • 解决方案：通过引入 Apache PAIMON，该零售客户实现了用户购物行为与库存数据的实时同步。结合 Flink 进行流处理，该客户能够基于最新数据生成个性化推荐。这不仅提升了购物体验，还降低了基础设施成本。

  • 结果：用户转化率提高了10%，系统延迟从T+1缩短至仅需几分钟。

案例 2：构建 可靠的实时业务监控

  • 挑战：随着业务规模的扩大，某零售客户的供应链管理系统日益复杂。这使得实时监控业务流程变得迫在眉睫，以确保系统的稳定性和效率。然而，现有的系统架构仅支持离线数据处理，无法满足实时运营的需求。

     

  • 解决方案：通过引入PAIMON数据湖，基于阿里云EMR + OSS构建了实时数据湖架构。该系统利用Flink和Flink CDC实时采集多源数据。结合OSS对象存储，确保了数据的可查询性和分层复用。同时，在分析层引入Doris，解决了OLAP分析时效性低的问题，并提升了报表和监控系统的时效性。

  • 成果：供应链部门实现了业务工作流的实时监控，确保了系统稳定性，并提高了运营效率。

     

上述案例总结ARTEFACT为客户实施Apache PAIMON过程中的实践经验。作为一种实时数据湖技术，PAIMON为企业提供了一种高效且灵活的解决方案，以应对复杂的数据处理挑战。