随着大数据技术的飞速发展，企业对于数据处理的实时性、灵活性和成本效益提出了更高的要求。Apache Paimon，作为一项流式数据湖存储技术，凭借其高吞吐、低延迟及与主流计算引擎的无缝集成能力，逐渐在大数据领域崭露头角。本文将以阿里智能引擎为例，探讨Apache Paimon在其应用场景中的具体应用，解答为何Paimon成为阿里智能引擎不可或缺的一部分。
为何选择Apache Paimon？
阿里智能引擎在处理海量数据时，面临着多个挑战：异构数据源多、业务逻辑复杂、性能调优难以及存储成本高昂等。为了应对这些挑战，阿里智能引擎团队深入调研了业界多种数据湖产品，最终选择Apache Paimon作为其数据湖的湖格式。这一选择主要基于以下几点考虑：
高效存储与查询：Paimon结合了列式存储和LSM树结构，能够在大规模数据输入场景下提供高性能的数据写入和查询能力，满足实时分析的需求。
流批一体：Paimon支持流处理和批处理的无缝切换，使得同一份存储可以同时服务于流处理和批处理作业，降低了开发和运维的复杂度。
低成本：相比传统分布式存储服务，Paimon在存储成本上具有显著优势，尤其适用于实效性要求不高的场景。
生态兼容性：Paimon与Apache Flink、Apache Spark等主流计算引擎无缝集成，推动了Streaming Lakehouse架构的普及和发展。
应用场景详解
样本生成链路
在阿里智能引擎的样本生成链路中，Paimon的应用尤为显著。该链路时效性要求不高（约5分钟），但数据量大且计算逻辑复杂。传统的处理方式中，流批完全分开，存储成本高且开发维护难度大。引入Paimon后，全链路不再依赖分布式KV存储服务，而是利用Paimon作为数据镜像及DimJoin维表，实现数据的统一存储和高效处理。
示例代码（伪代码）：
sql
-- 假设存在用户点击日志表click_logs和Odps表user_profiles
-- 使用Flink进行数据处理并写入Paimon
CREATE TABLE paimon_sample_table (
user_id BIGINT,
click_time TIMESTAMP,
product_id BIGINT,
...
) WITH (
'connector' = 'paimon',
'url' = 'paimon://your-paimon-url',
...
);
INSERT INTO paimon_sample_table
SELECT
c.user_id,
c.click_time,
p.product_id,
...
FROM click_logs c
JOIN user_profiles p
ON c.user_id = p.user_id
-- 进行复杂的ETL和JOIN操作
;
在线检索引擎优化
另一个应用场景是优化在线检索引擎的数据处理链路。传统方式中，索引平台读取消息队列中的样本数据并构建索引的过程存在长尾效应，导致产出延迟。通过引入Paimon，样本平台可以直接将样本数据写入Paimon中，减少依赖组件，提升整体链路的可控性和运维效率。
总结
Apache Paimon在阿里智能引擎中的应用，不仅解决了传统数据处理链路中的痛点，还通过其高效、灵活、低成本的特性，为阿里智能引擎的数据处理能力注入了新的活力。未来，随着Streaming Lakehouse架构的普及和发展，Paimon将在更多场景中发挥其独特优势，助力企业实现数据价值的最大化。
