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StarRocks 2.5.22 混合部署实战文档（CDH环境）目录1. 项目背景与环境节点分配2. 核心规划 (避坑关键)2.1 端口规划表2.2 目录规划3. 部署前置准备 (nd11, nd12, nd13)

StarRocks 4.0.2 (CDH 环境)与Paimon数据湖集成混合部署文档目录1. 项目背景与环境1.1 节点角色分配2. 核心规划 (关键避坑)2.1 端口规划表2.2 目录规划

Apache Doris 2.1.10 集群部署与 Paimon 数据湖集成实战文档目录1. 环境概述1.1 硬件与系统信息1.2 节点规划1.3 依赖组件 (CDH)2. 基础环境准备 (所有节点)

Apache Doris 4.0.1 集群部署与 Paimon 数据湖集成实战文档目录1. 架构规划1.1 硬件与系统信息1.2节点分配1.3 依赖组件 (CDH)2. 操作系统基础配置 (所有节点)

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Flink Checkpoint 全生命周期深度解析本文基于 Apache Paimon 项目源码，深入剖析 Flink Checkpoint 机制的完整生命周期，包含详细的源码分析和架构图解。

菜鸟冲锋号

Paimon 流 - 流增量关联（CDC 模式）具体实现方案核心逻辑：两个实时数据流（如订单流 + 支付流）通过 Debezium 捕获 binlog 后，分别以 CDC 模式写入 Paimon 表（Paimon 自动维护数据的 insert/update/delete 一致性），再通过 Flink 的批查询（全量关联）和流查询（增量关联）实现外键匹配，关联结果可持久化到 Paimon 关联表，供 Doris 等下游直接查询。

paimon避坑指南🔍 异常核心原因快照过期：Paimon 表的快照（Snapshot）ID 1691 已被清理，导致 Flink 作业无法读取该快照。

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Flink 写入 Paimon 流程：Checkpoint 与 Commit 深度剖析Flink 流式写入 Paimon 的架构采用了经典的**两阶段提交（2PC）**模式，与 Flink 的 Checkpoint 机制深度集成，实现了端到端的 Exactly-Once 语义保证。

Paimon——官网阅读：理解文件本文旨在阐明各种文件操作对文件的影响。本页面提供具体示例和实用技巧，以助力有效管理文件。此外，通过深入探讨诸如提交（commit）和压缩（compact）等操作，我们旨在深入解析文件的创建与更新过程。

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Apache Paimon 查询全流程深度分析基于 Apache Paimon 源码，我将为您详细分析从用户发起查询到返回结果的完整流程。API 层组件：

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Apache Paimon 写入流程目录1. 引言2. Paimon 核心架构与组件2.1. 整体架构分层2.2. 核心组件解析2.2.1. 文件系统与目录结构

淘宝闪购实时分析黑科技：StarRocks + Paimon撑起秋天第一波奶茶自由作者：马龙杰（澄诺）阿里巴巴中国电商事业群-饿了么-DIC 数据智能中心-数据研发流量组摘要：实时湖仓架构赋能即时零售，在多端流量与亿级营销投入下支撑分钟级决策与体验升级。

Paimon——官网阅读：Spark 引擎Paimon目前支持Spark 3.5、3.4、3.3、3.2和3.1 。为获得更好的体验，我们推荐使用最新的Spark版本。

Paimon——官网阅读：非主键表如果一个表未定义主键，那么它就是一个追加表（append table）。与主键表相比，它不具备直接接收变更日志的能力。无法通过插入更新（upsert）直接用数据更新该表，只能接收追加的数据。

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从数据格式转换的角度 flink cdc 如何写入paimon？从一个测试用例着手org/apache/flink/cdc/connectors/paimon/sink/v2/PaimonSinkITCase.java

Paimon merge into 实现原理merge into 实际上是一个语法糖, 相对应的语义也可以通过其他的 sql 语法来表达, 例如 UPDATE/DELETE/INSERT, 但是 merge into 的好处是本身一次事务, 因此可以原子性的完成多个修改的操作.

大数据组件(四)快速入门实时数据湖存储系统Apache Paimon(2)Paimon的下载及安装，并且了解了主键表的引擎以及changelog-producer的含义参考：利用Paimon表做lookup join，集成mysql cdc等参考：

SelectDB技术团队

湖仓分析｜浙江霖梓基于 Doris + Paimon 打造实时/离线一体化湖仓架构导读：浙江霖梓早期使用 CDH 产品套件搭建了大数据系统，面临业务逻辑冗余、查询效率低下等问题，基于 Apache Doris 进行整体架构与表结构的重构，并基于湖仓一体和查询加速展开深度探索与实践，打造了 Doris + Paimon 的实时/离线一体化湖仓架构，实现查询提速 30 倍、资源成本节省 67% 等显著成效。

008.精读《Apache Paimon Docs - Table w/o PK》通过本文，上篇我们了解了Apache Paimon 主键表，本期我们将继续学习附加表（Append Only Table）我们将带领读者《《Apache Paimon Docs - Table w/o PK》》继续剖析 Paimon 的仅追加表相关知识。