Paimon 在汽车之家的业务实践-阿里云开发者社区

摘要：本文分享自汽车之家的王刚、范文、李乾⽼师。介绍了汽车之家基于 Paimon 的一些实践，和一些背景。内容主要为以下四部分：

一、背景

二、业务实践

三、paimon 优化实践

四、未来规划

一、背景

在使用Paimon之前，之家的实时/离线数仓分别使用不同的技术方案：

离线数仓的方案是使用Hive将数据加工成天/小时级别的表

这个方案非常成熟，几乎所有数据仓库团队成员都能熟练掌握。对于业务方而言，其开发和维护成本较低。但是这种方案生成的表通常会有较长时间的数据延迟（如天或小时），数据新鲜度相对较低。此外，在夜间可能还会出现大量的ETL任务竞争资源，导致资源紧张。

实时数仓采用的方案是基于Flink、Kafka，关系型数据库和Redis等技术栈，并结合StarRocks做实时OLAP

由于数据都是实时处理，因此可以保证数据的新鲜度，一般情况下延迟能做到秒级。然而，当SQL比较复杂时，尤其是存在多个Group by, Join算子时，会导致Flink处理的回撤流翻倍，Flink状态体积非常庞大，使用大量的计算存储资源。这种场景在任务的开发和维护方面可能会带来较大的挑战。任务的开发周期也因此会较离线的方案长很多。

在20年底，我们开始调研Iceberg通过流式湖仓的方式在存储上作为实时和离线数据的统一存储方案。Iceberg架构非常的简洁健壮、集成Flink可以做到分钟级别的数据延迟、并且通过自身维护元数据减少了Hive MetaStore的压力、可以灵活且高效地处理表结构变更、支持排序索引等功能可以有效地提升查询效率等优点非常多。但是经过一段时间的使用后，我们发现Iceberg更适合批处理场景，在流场景的一些必要功能的缺失比如增量且有序读取，实时任务在线schema变更，缺少部分更新导致无法满足我们流式湖仓的需求。

我们在23年开始调研Apache Paimon，Paimon提供了类似于Iceberg的简洁健壮的架构，并且功能非常强大。与Flink也集成得非常完善，提供了增量且有序的数据读取、部分更新等能力，结合Flink CDC可以实现整库同步，在线Schema变更等，满足了我们对于流式湖仓的需求。而且Paimon作为一个相对较新的数据湖，没有太多的历史负担，这对于其他数据湖来说这一点有着非常巨大的优势。

我们最终使用了Paimon作为存储流批一体的解决方案。实时和离线数据共享同一份存储，这样做降低了开发和维护的难度，提高了数据仓库的整体数据新鲜度。此外，我们还通过使用StarRocks建立物化视图和使用Sort Compaction功能等技术手段来进一步提升查询效率，节省计算资源。

二、业务实践

在下文中将给大家分享之家基于Paimon的业务实践：

新用户转化分析

（1）使用Paimon主键表的部分更新功能

（2）使用StarRocks建物化视图加速Paimon表的查询

流量日志入湖

（1）使用Paimon的Append表

（2）使用Paimon的Sort Compaction功能加速Paimon表的查询，提升查询效率，减少资源消耗

资源入湖

使用Paimon主键表的Upsert功能

2.1 新用户转化分析

新用户转化分析是一种对新用户在产品中行为变化的分析方法，通过观察新用户在其首次进入APP的行为，分析他们在后续阶段的转化过程。这种分析对于理解产品的用户采用情况、改进用户体验、提高用户留存率等方面具有重要的意义。为了实时获取新用户进入之家APP后在同步落地页的转化情况，需将用户的行为路径和订单数据关联，通过综合分析新用户在产品或服务中的行为，可以更加全面地改进产品体验，并制定更具针对性的策略，从而提高用户转化率。在这个场景中，我们使用到了Paimon的部分更新功能，按照用户ID部分更新对应主题的数据。

2.1.1 实现

（1）构建新用户宽表

CREATE  TABLE if not exists new_user_transform (
                user_id String,
                new_user_type String,
                channel_name String,
                land_page String,
....
                primary key (deviceid,dt) not enforced
                ) partitioned by (dt)
                WITH (
                'bucket-key' ='deviceid',
                'bucket' = 'xx',
                'full-compaction.delta-commits'='5',
                'merge-engine' ='partial-update',
                'partial-update.ignore-delete'='true',
                )

（2）处理数据写入到Paimon

1）通过Flink的interval window 计算新用户在5分钟内进入过的承接页

CREATE TEMPORARY VIEW new_user_view AS
select
l.deviceid,
r.page_id as land_page
from
(select time_ltz, deviceid, channelid, proctime
from  new_user) l
left join
(select  page_id, deviceid, time_ltz
from user_page_view_log) r
on upper(l.deviceid) = upper(r.deviceid)
and r.time_ltz > l.time_ltz and r.time_ltz < l.time_ltz + INTERVAL '5' MINUTE

2）通过Paimon的部分拼接功能将数据拼接到Paimon表

宽表字段由多个数据源提供，直接使用 Union All 的方式进行拼接，数据在存储层进行 Join 拼接，与计算引擎无关，不需要保留join算子的状态，节省资源。

insert into new_user_transform
select user_id ,user_info,CAST(NULL AS STRING),CAST(NULL AS STRING) from new_user_view
union all
select user_id,case(NULL AS STRING),order_info,case(NULL AS STRING) from order
union all
....

3）在StarRocks构建Paimon物化视图

此外，为了提升拼接后的宽表的查询效率，我们开发了基于Paimon外表的StarRocks的物化视图功能。目前基于Paimon外表的物化视图功能已经贡献给了StarRocks社区，会在StarRocks 3.2版本发布

CREATE MATERIALIZED VIEW  new_user_trans_mv COMMENT "laxin_toufang_by_loudou_mv" DISTRIBUTED BY RANDOM    PARTITION BY (`pdt`) REFRESH DEFERRED MANUAL  PROPERTIES(  "replication_num" ="5", "storage_medium"="HDD") as
select  str2date(dt,'%Y-%m-%d') pdt, hour,  COALESCE(new_user_type,'all'),  
COALESCE(channel_type,'all'),
 COALESCE(new_channel_name,'all'),  
 COALESCE(land_page,'all'),
 count(distinct  deviceid) as uv,  
 count(distinct case when entry_show = '1' then deviceid else null end) as entry_show,
 count(distinct case when entry_click = '1' then deviceid else null end) as entry_click,
 count(distinct case when page_show = '1' then deviceid else null end) as page_show,
 count(distinct case when page_click = '1' then deviceid else null end) as page_click,
 count(distinct case when is_login = '1' then deviceid else null end) as is_login
 FROM  paimon_catalog_fdm.rt_feature_db.laxin_toufang_by_loudou where 
 new_user_type is not null and channel_type is not null 
 and new_channel_name is not null and land_page is not null 
group by grouping sets((dt,hour), (dt,hour,new_user_type), (dt,hour,channel_type),
(dt,hour,new_channel_name), (dt,hour,land_page),
(dt,hour, new_user_type, channel_type, new_channel_name, land_page),  
(dt,hour,new_user_type, channel_type, new_channel_name),
(dt,hour, new_user_type, channel_type, land_page),
(dt,hour,channel_type, new_channel_name,land_page),
(dt,hour,new_user_type, channel_type),
(dt,hour, new_user_type, new_channel_name),
(dt,hour, new_user_type, land_page),
(dt,hour, channel_type, new_channel_name),
(dt,hour,channel_type, land_page),
(dt,hour,new_channel_name, land_page));

4）手动刷新物化视图

除了自动按增量分区刷新物化视图，用户还可以选择手动刷新物化视图。

REFRESH MATERIALIZED VIEW new_user_trans_mv 
partition start ("2023-11-10") end ("2023-11-11") 
WITH SYNC MODE;

5）最终效果：

1天的宽表在10秒左右刷新完成
查询每天的物化视图效率在亚秒级

（3）收益

时效性: 宽表时效性从天级别提升到分钟级别
开发效率：开发效率提升5倍以上
使用资源：因为Join的数据不再需要维护在状态中，Flink写入任务使用的资源节省了60%

2.2 流量日志入湖

将之家的流量日志基表打宽入湖，可以提升数仓日志清洗的时效性SLA。在提升数据时效性的同时，为提升特定事件的分析查询效率，通过Paimon的排序合并（Sort Compaction）功能，可以根据统计信息快速定位event_id所在的数据数据文件，排序后，不用读取分区所有的数据文件，可减少计算引擎的使用资源，极大提升查询效率。这里使用了Paimon的append only表近实时追加流量日志。

2.2.1 Sort Compaction

这里因为event_id存在热点问题，为了保证排序分桶均匀，使用event_id，device_id两个字段排序。因为使用的最左匹配策略，所以不会影响基于event_id字段的查询效率

./bin/flink run-application -t yarn-application -D execution.runtime-mode=batch paimon-flink-action.jar \
compact \
--warehouse viewfs://xxxx\
--database pmon_dw \
--table pmon_user_log \
--partition dt=2023-11-10,hour=23 \
--order-strategy order \
--order-by event_id,device_id \
--table-conf read.batch-size=2048

在Paimon的元数据中会维护event_id的统计信息，如下图所示：在按照event_id排序后，会根据统计信息判断出 evnet_id = 'sight_b'的数据只存在File1、File2中，所以只查询数据文件File1，File2即可。在查询Paimon表的plan阶段可以根据统计信息很高效的命中文件，Hive不用查询分区内的所有文件，从而节省查询使用的资源、提高查询效率。

(1) 收益

1）数仓流量日志清洗SLA提升1小时+；

2）天分区的数据使用Hive通过查询不同数量级的event_id，资源节省再显著降低的同时，查询效率也得到显著提升。

	排序前	排序后(根据event_id的量级范围测试)
mapper数	33045	24-1367
查询效率（分钟）	20	3到6分钟

2.3 资源入湖

2.3.1 背景

资源指在推荐和搜索系统中用于展现给用户浏览观看的文章，视频，帖子，车家号等不同种类的内容。这些内容分别来自不同的生产方，不同的数据源。在传统的数仓处理流程汇中，我们采用常规的离线同步业务数据的方式，形成ODS接入层数据。而后，针对接入层的各类来源信息，通过hive，spark等离线计算引擎，完成数据的归总，最终形成资源数据模型。这种传统的方式受限于整套组件的机制，形成常规的天级数据更新模式。这种方式可以获取昨日数据，单也不可避免的无法满足获取当日数据的需求。

为了解决这类问题，我们通过使用Flink的实时处理数据，结合paimon的数据湖近实时存储。使用到Paimon表upsert的功能，近实时以分钟级别的方式更新实时数据。以数湖的方式，既可以满足离线昨日数据，也可以满足当日新增数据获取的目的。

2.3.2 业务规模

资源数据来源8套不同业务线的内容生产方，每套业务线数据平均包含200余个属性字段，合计超过1500个不同属性的逻辑处理。

2.3.3 实现逻辑

（1）通过参考数仓宽表层的处理模式，将大量数据进行合并，形成50个核心属性，其余属性通过可扩展json的形式进行存储，完成整体数据落地。保证业务方可以根据需求获取到每一个参数。

（2）主键由业务表主键与业务类型拼接生成，保证不同业务之间不会互相倍覆盖。

CREATE  TABLE if not exists resource_extend_info (
                pk string
                biz_id string,
                biz_typle string,
                ...
                extinfo string
                primary key (pk) not enforced
                ) 
                WITH (
                'bucket' = 'xx',
                'bucket-key' ='pk',
                'full-compaction.delta-commits'='5',
                'target-file-size'='256 mb',
                )

将不同类型的资源数据写入到Paimon业务库

insert into resource_extend_info
select pk ...，extinfo from article
union all 
select pk ..., extinfo from post
union all
.....

2.3.4 收益

（1）数据新鲜度从天级提升到分钟级别

通过数据实时接入和宽表层的实时入湖，数据使用方从原有的天级离线模式，可以提升到分钟级数据新鲜度，这是之前数仓场景无法比拟的。湖仓模式打破了原有离线的工作模式，让下游算法在模型计算的时候可以取到最新的样本，提升模型的时效。

（2）下游业务方平滑过渡，无需业务大量开发调整

基于paimon的数据湖可以直接让下游开发者，无需脱离现有的hive离线数仓环境，直接使用hive环境读取paimon数据表，就可以获取到最新的当日的数据。这让下游算法，数据分析人员，可以0成本的过渡到数湖，无需学习成本。

三、 Paimon 优化实践

3.1 支持代理用户

在之家实时计算平台，目前是使用同一个Haoop用户Flink去提交Flink任务，Checkpoint也通过一些规则被同一用户管理。为了能让平台的Flink用户将数据写到其他团队的数据集市，我们在Paimon的Catalog添加了代理用户的配置。

CREATE CATALOG my_catalog WITH (
    'type' = 'paimon',
    'warehouse'='xxx',
    'metastore' = 'hive',
    'uri' ='xxx',
    'proxyUser'='xxx'
)

3.1.1 实现

（1）HDFS: 直接通过ugi代理即可

（2）Hive客户端

可以参考Spark的org.apache.spark.deploy.security.HiveDelegationTokenProvider实现，动态代理Hive的客户端。

3.2 优化写入任务内存占用

3.2.1 Writer算子

（1）关闭较大列的数据字典

（2）调低orc文件的读/写 batch size

（3）在checkpoint阶段如果文件数量到达阈值，先等待合并任务完成，避免大量小文件堆积到L0层

3.2.2 Commiter算子

（1）Manifest添加Full Compaction机制

（2）截断Manifest统计信息

（3）单独设置committer 算子内存

3.2.3 JobManager

修复由于writer状态未及时更新，导致Jobmanager中的list state膨胀导致mom

3.2.4 最终收益

（1）目前Paimon在之家的部分更新场景最大的主键表每天增量数据10个TB，单字段大小2-4MB的主键表

（2）线上写入Paimon的Flink任务稳定性显著提升

（3）在使用了社区在内存方面的优化同时，我们提出的在内存方面的优化已经全部被社区采纳，在Paimon 0.5以上版本开箱即用，目前0.5以上的版本已经是非常稳定的版本

四、未来规划

1. 之家实时计算平台集成 Paimon Web 项目

目前在之家，我们通过实时计算平台实现了Paimon表的写入集成工作。接下来，我们计划将这一部分功能提取出来，通过将社区的Paimon Web项目集成到之家实时计算平台，来管理 Paimon 表和写入任务。

2. 支持StarRocks基于Paimon外表的增量数据构建物化视图（目前是基于变更分区）

我们计划实现基于Paimon的增量数据刷新物化视图，相比于目前基于Paimon的增量分区的方案，可以缩短物化视图的刷新时间，提升刷新效率。

3. 使用Paimon 定期生成标签功能替换离线拉链表的加工流程

在之家每天夜里会有上万个拉链表的加工任务，占用两个小时的加工时间。Paimon定期生成标签功能相较于加工拉链表会更加轻量，我们计划使用Paimon定期生成标签功能去缩短夜里加工任务的耗时，提升夜里加工任务的时效性SLA。

作者简介

1. 王刚

■ 汽车之家高级大数据开发工程师

■ 主要负责之家实时计算，Kafka，数据湖，向量检索平台及引擎的开发维护工作。

2. 李乾

■ 汽车之家高级大数据开发工程师

■ 主要从事数据仓库领域的开发工作。目前负责之家实时数仓相关数据建设工作。

3. 范文

■ 汽车之家高级大数据开发工程师

■ 主要负责数仓建设，业务数据开发，数仓数据治理，数据湖开发，资源内容特征等工作。

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Paimon 在汽车之家的业务实践

一、背景

二、业务实践

2.1 新用户转化分析

2.1.1 实现

2.2 流量日志入湖

2.2.1 Sort Compaction

2.3 资源入湖

2.3.1 背景

2.3.2 业务规模

2.3.3 实现逻辑

2.3.4 收益

三、 Paimon 优化实践

3.1 支持代理用户

3.1.1 实现

3.2 优化写入任务内存占用

3.2.1 Writer算子

3.2.2 Commiter算子

3.2.3 JobManager

3.2.4 最终收益

四、未来规划

作者简介

Flink Forward Asia 2023

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一、背景

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2.2 流量日志入湖

2.2.1 Sort Compaction

2.3 资源入湖

2.3.1 背景

2.3.2 业务规模

2.3.3 实现逻辑

2.3.4 收益

三、 Paimon 优化实践

3.1 支持代理用户

3.1.1 实现

3.2 优化写入任务内存占用

3.2.1 Writer算子

3.2.2 Commiter算子

3.2.3 JobManager

3.2.4 最终收益

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