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Paimon 读取数据流程深度解析📌 重要提示：本文档系统性地区分了主键表和非主键表的处理流程。建议先阅读《Paimon 主键表 vs 非主键表核心差异》了解基础概念。

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paimon 主键表 vs 非主键表配置速查快速决策工具：一页纸搞定主键表和非主键表的选择和配置是否是否需要 UPDATE/DELETE?主键表数据可能重复?

双 11 大促峰值不翻车：淘天集团 Paimon + StarRocks 大规模 OLAP 查询实战与优化作者：朱奥 /淘天集团高级数据工程师导读：双 11 等大促场景会在短时间内集中爆发：运营与业务 BI 在开卖后的窗口期密集访问数据产品，瞬时请求量陡增，对查询引擎的稳定性、成本与治理体系提出极高要求。与此同时，业务对近实时数据产品的诉求持续增强，传统“多存储、多链路、依赖回刷”的模式在研发效率、回刷成本与响应速度上逐步暴露瓶颈。

paimon实战-- 基于hive-catalog搭建paimon计算与存储环境Apache Paimon 作为新一代流批一体数据湖存储，在实时写入、近实时更新、主键表等场景下表现突出。相比 Iceberg / Hudi，Paimon 更偏向 Streaming-first 的设计，非常适合实时数仓与湖仓融合架构。

【paimon-trino】trino整合paimon元数据访问s3研究paimon catalog，在flink paimon导入数据到s3后，需要用trino去查询。

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Paimon Action Jar 实现机制分析Paimon Action Jar 是 Apache Paimon 提供的一套用于表维护操作的命令行工具框架。通过 flink run 命令，用户可以执行各种维护操作，如快照过期、分区删除、表压缩等。

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