Apache Paimon：新一代流式数据湖平台的核心解析与实践指南

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一、什么是 Apache Paimon？

Apache Paimon 是一个高吞吐、低延迟的流式数据湖平台，专注于实时数据更新与高效查询。它由 Apache Flink 社区孵化，旨在解决传统数据湖在实时数据处理中的痛点，如数据更新延迟、流批分离架构复杂等问题。

为什么需要 Paimon？

  • 传统数据湖的局限性：Hive、Iceberg 等工具在实时更新、流式写入场景中性能不足。
  • 流批一体的需求：支持实时数据写入与历史数据分析的统一存储，避免数据冗余和架构割裂。
  • 与同类技术的差异：相比 Hudi（侧重增量处理）、Iceberg（强于批量 ACID），Paimon 更注重流式写入与高性能查询的结合。

 

二、Apache Paimon 的核心特性

流批统一存储

同一份数据支持实时流写入（Flink CDC）与批量分析（Spark、StarRocks、Trino），消除 Lambda 架构的复杂性。这种统一存储模式极大简化了数据架构，降低了维护成本。

实时数据更新

基于 LSM（Log-Structured Merge-Tree）结构，实现毫秒级数据更新与删除，满足 CDC 场景需求。这一特性使 Paimon 在处理高频更新的业务数据时表现出色。

Schema 灵活演化

支持动态添加列、修改字段类型，适应业务表结构变更。在快速迭代的业务环境中，这种灵活性至关重要。

多引擎兼容性

无缝集成 Flink、Spark、Hive、StarRocks、Trino 等计算引擎，避免数据孤岛。这种兼容性使企业能够利用现有技术栈，平滑过渡到 Paimon。

高性能查询优化

通过主键索引、二级索引、时间旅行查询（Time Travel）加速数据分析，满足不同场景的性能需求。

Apache Paimon 与 StarRocks 的协同优势

作为新一代实时分析数据库，StarRocks 与 Paimon 的组合能够打造端到端的实时数据分析平台：

  • 数据湖加速层：Paimon 负责高效存储和管理原始数据，StarRocks 通过外表连接机制直接查询 Paimon 表，实现"存算分离"架构。
  • 实时物化视图：StarRocks 可以基于 Paimon 数据构建物化视图，进一步提升复杂分析场景的查询性能，实现亚秒级响应。
  • 资源优化互补：Paimon 专注高效写入和存储管理，StarRocks 专注 OLAP 查询加速，能够形成资源利用的最优组合。

 

三、Apache Paimon 的典型应用场景

典型场景 1：实时数据分析加速平台

将 Paimon 作为实时数据湖底座，StarRocks 作为加速查询引擎，能够构建高性能的实时数据分析平台。

Paimon 通过 CDC 实时捕获业务数据变更，StarRocks 通过外表方式读取 Paimon 数据，提供毫秒级 SQL 查询能力，复杂分析场景可由 StarRocks 构建物化视图进一步加速。

这种架构既保证了数据的实时性，又兼顾了复杂分析场景的性能需求，特别适合需要大规模数据实时分析的业务场景，如金融风控、电商实时大屏等。

典型场景 2：实时订单分析场景

以电商平台为例，数据源包括 Kafka（订单流）和 MySQL（用户信息）。当需要实时分析用户订单数据时，通过 Flink 将 Kafka 的订单数据与 MySQL 的用户数据关联处理后写入 Paimon 表，由 StarRocks 提供实时查询和加速分析，能够实现分钟级延迟的实时报表生成，支持复杂关联查询秒级响应，显著提升业务决策效率。

核心技术应用包括：

  1. 数据存储：订单数据通过 Kafka 实时写入 Paimon 的 Primary Key 表，支持高效更新和流式读取；用户维度数据存储在 StarRocks 内表中，便于快速关联。
  2. 查询优化：利用 StarRocks 的物化视图（MV）对 Paimon 表进行透明加速，例如针对“区域销售额”高频查询构建聚合物化视图，查询性能提升 3 倍以上。

性能表现相当出色，即使存在未压缩数据时，StarRocks 通过 JNI 调用 Java 读取 Paimon 数据，仍比 Trino 快 3 倍以上。此外，StarRocks 支持增量数据查询，通过指定快照 ID 或时间范围实现近实时分析。

案例：京东物流基于 StarRocks 进行数据湖联邦查询与加速

京东物流在湖仓架构中采用 Paimon 作为异构湖存储，结合 StarRocks 实现跨数据源的联邦查询和性能加速。

湖仓架构：原始数据存储在 Paimon 中，利用其 ACID 事务和流批一体能力；StarRocks 通过 Paimon Catalog 直接查询湖数据，无需数据迁移。

1. 加速机制：

  • Data Cache：通过本地缓存热数据，减少远程 I/O 开销，查询延迟降低 50%。
  • 物化视图：针对高频复杂查询（如多表 Join）构建外表物化视图，自动实现查询改写，性能提升 4-6 倍。

2. 生态兼容：StarRocks 3.3 版本支持 Paimon 的 Delete Vector 和系统表集成，优化 Scan Range 调度，进一步提升湖查询效率。

通过 Paimon 的高效存储与 StarRocks 的极速查询能力结合，显著提升数据处理性能。在超大规模数据量（TB 级）下，查询响应时间从分钟级缩短至秒级，同时降低 60%存储成本，实现了湖仓一体化的高效分析。

 

四、StarRocks 与 Paimon 协同优化

StarRocks 的向量化执行引擎能极大提升对 Paimon 数据的分析性能，特别是对于聚合、JOIN 等复杂操作。

  • 查询路由优化：将点查询、简单过滤直接通过 Paimon 执行，将复杂分析、多表 JOIN 等通过 StarRocks 执行；
  • 物化视图策略：针对高频分析场景，在 StarRocks 中构建基于 Paimon 数据的物化视图，避免重复计算；
  • 资源配置平衡：根据业务特点平衡 Paimon 和 StarRocks 的资源分配，写入密集型场景增加 Paimon 资源，查询密集型场景增加 StarRocks 资源；

StarRocks 查询 Paimon 数据

完成 Paimon 表创建后，可以在 StarRocks 中创建外表实现查询加速：

-- 在StarRocks中创建Paimon外表 
CREATE EXTERNAL TABLE sr_user_behavior (
    user_id BIGINT,     
    item_id BIGINT,     
    action STRING,     
    dt STRING 
) 
ENGINE=PAIMON 
PROPERTIES (
     "paimon.database" = "default",
     "paimon.table" = "user_behavior",
     "paimon.hive.metastore.uris" = "thrift://metastore-host:9083" );  
 -- 使用StarRocks查询Paimon数据 
 SELECT action, COUNT(*) as cnt  
 FROM sr_user_behavior  
 WHERE dt = '2023-10-01' 
 GROUP BY action 
 ORDER BY cnt DESC 
 LIMIT 10;

 

五、总结与展望

Apache Paimon 填补了流处理与数据湖存储之间的鸿沟，尤其适合需要实时更新、流批一体的场景。

未来，随着 Apache Paimon 与 StarRocks 的深度集成优化，这种"湖仓一体"架构将为企业带来更大价值。Paimon 提供流批一体的数据湖能力，而 StarRocks 则提供卓越的 OLAP 引擎性能，二者结合可大幅降低数据延迟，简化技术架构，同时保障查询性能。对于追求数据实时性与分析性能兼得的企业而言，Paimon+StarRocks 的组合将是一个理想的技术选择。

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