Flink CDC中paimon是国内发起的吗？

关于Flink CDC中Paimon的背景与发展

Paimon的起源与成熟度
Apache Paimon 是一种流批统一的湖存储格式，最初由国内团队发起并开源。Paimon 的设计目标是支持高吞吐的写入和低延迟的查询，同时能够与主流计算引擎（如 Flink、Spark、Hive 和 Trino）无缝集成。尽管 Paimon 在功能上已经具备了多项核心能力（如基于 HDFS 或对象存储构建低成本数据湖、支持流模式与批模式下的大规模数据读写、分钟级到秒级的数据新鲜度等），但其生态系统的成熟度仍在逐步完善中。例如，Paimon 目前仅在实时计算引擎 VVR 8.0.5 及以上版本中得到支持。

因此，虽然 Paimon 已经具备一定的生产可用性，但在某些场景下可能仍需要额外的开发或适配工作，尤其是在与其他系统集成时。

ClickHouse 对 Paimon 的支持现状

ClickHouse 与 Paimon 的集成问题
目前，ClickHouse 并未直接支持 Paimon 数据格式或连接器。如果需要将 Flink CDC 处理后的数据写入 ClickHouse，通常需要通过 JDBC Connector 实现。然而，JDBC Connector 的支持情况因 Flink 版本而异：

• Flink 1.10.1 及之前版本：使用 flink-jdbc 包，支持通过 Table API (Legacy) 写入 ClickHouse。
• Flink 1.11.0 及之后版本：使用 flink-connector-jdbc 包，支持 DataStream API 写入 ClickHouse，但不再支持 Table API (Legacy)。

由于 Paimon 和 ClickHouse 的数据格式不兼容，若需将 Paimon 中的数据导入 ClickHouse，则需要开发一个翻译层或中间处理逻辑，将 Paimon 的数据格式转换为 ClickHouse 支持的格式。

解决方案建议

实现 Paimon 到 ClickHouse 的数据同步
为了实现从 Paimon 到 ClickHouse 的数据同步，可以考虑以下步骤：

1. 数据提取
   使用 Flink CDC 从 Paimon 表中读取数据。Paimon 支持作为源表、维表和结果表，并且可以通过 SQL 或 YAML 作业进行数据摄入。

2. 数据转换
   在 Flink 中对 Paimon 数据进行必要的格式转换，以适配 ClickHouse 的数据模型。例如，可以使用 Flink 的 DataStream API 或 Table API 进行字段映射、类型转换等操作。

3. 数据写入
   使用 ClickHouse JDBC Connector 将转换后的数据写入 ClickHouse。根据 Flink 版本选择合适的 Connector：

   • Flink 1.10.1 及之前版本：使用 flink-jdbc 包。
   • Flink 1.11.0 及之后版本：使用 flink-connector-jdbc 包。

4. 优化与监控
   在数据同步过程中，建议对数据流进行性能优化（如批量写入、并行度调整等），并监控数据传输的完整性和一致性。

总结与重要提醒

• Paimon 的成熟度：虽然 Paimon 已经具备多项核心能力，但其生态系统仍在发展中，建议在生产环境中进行充分测试。
• ClickHouse 的限制：ClickHouse 当前不支持直接与 Paimon 集成，需要开发翻译层或中间处理逻辑。
• Flink 版本选择：根据 Flink 版本选择合适的 JDBC Connector，并注意不同版本对 API 的支持差异。

如果您有进一步的具体需求或技术细节需要探讨，欢迎提供更多背景信息，我将为您提供更详细的指导。