适合人群：
1、大数据开发岗位
2、大数据分析岗位
3、数据仓库岗位
4、需要构建湖仓一体架构的开发人员
你将会学到：
Paimon核心原理及架构
快速上手使用Paimon
Paimon中的表类型详解
Paimon的核心操作
Paimon中的CDC数据摄取功能
Hive引擎集成Paimon
Paimon底层存储文件深入剖析
Paimon性能优化和管理维护
Apache Paimon是一款流式数据湖平台，源自Flink的子项目Flink Table Store，专为大数据开发、分析和数据仓库岗位的专业人士设计。通过学习Paimon，开发者能够掌握如何构建湖仓一体架构，理解其核心原理和架构，以及进行高效的操作和管理。
Paimon的核心原理在于提供统一的批处理和流处理能力，允许数据的批量写入、读取，以及实时的流式处理。其特点是支持低成本、高可靠性的元数据管理和可扩展性。Paimon还具备丰富的合并引擎，能处理主键表和仅追加表，自动生成变更日志，实现不同数据源的Changelog追踪。此外，Paimon支持表结构的同步，确保在数据源表结构发生变化时，系统能够自动适应。
在Paimon的整体架构中，它不仅与Flink有深度集成，还兼容Spark、Hive、Trino、Presto等多种流行的大数据处理引擎。对于初学者，可以通过Flink SQL客户端或代码直接操作Paimon，实现数据的处理和分析。Paimon提供了多种表类型，包括全局维度表、内部表、外部表、分区表和临时表，满足不同场景的需求。
内部表由Paimon Catalog管理，删除时会一同删除表文件，而外部表的元数据由其他Catalog管理，但数据文件不受影响。分区表则用于提高查询效率，可以有多个分区字段，并且如果定义了主键，主键和分区字段的组合必须唯一。
Paimon的性能优化和管理维护涉及对底层存储文件的深入理解，以及如何调整配置以达到最佳运行状态。通过学习Paimon，开发人员将能够更有效地处理大数据流，实现高效的数据摄取、存储和查询，为业务提供实时的数据洞察。
总结来说，Apache Paimon是一个强大的流式数据湖解决方案，它结合了批处理和流处理的特性，提供了一套全面的工具集，帮助数据工程师和分析师构建、管理和优化数据湖架构。通过学习Paimon的核心原理、操作方法和生态系统，专业人士能够更好地应对大数据挑战，提升数据分析效率和质量。
