阿里云文档征集活动
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blink+tablestore实现无限扩展性，高实时汇总计算及排行榜
#问题背景
最近开始了一个全新的ugc项目，要求对用户的点赞，评论，转发等等的数据进行统计按权重进行积分，并进行排序。要求排行榜的实时性在5分钟内，最好能进行全实时的计算,要求高度的准确性。
实际工作中这样的场景是非常多的，主要是各种数据的实时汇总，比如用户购买总量，用户点赞总量，
商品销售总量，不是要历史的数据而是要现在最新的总量数据，这个数据可能是1天的汇总，也可能是数年的汇总。另一方面
Apache Paimon统一大数据湖存储底座
Apache Paimon，始于Flink Table Store，发展为独立的Apache顶级项目，专注流式数据湖存储。它提供统一存储底座，支持流、批、OLAP，优化了CDC入湖、流式链路构建和极速OLAP查询。Paimon社区快速增长，集成Flink、Spark等计算引擎，阿里巴巴在内部广泛应用，旨在打造统一湖存储，打通Serverless Flink、MaxCompute等，欢迎大家扫码参与体验阿里云上的 Flink+Paimon 的流批一体服务。