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一、Paimon的基本概念

（一）快照

想象一下，你正在翻看一本相册，每一张照片都记录了一个特定的时刻。在Paimon中，快照就是数据表的“照片”，它记录了表在某一特定时间的状态。通过快照，你可以查看表的最新数据，或者像穿越时空一样，回到过去，查看表的旧版本。

（二）分区

你是否曾在整理文件时，将它们分门别类地放入不同的文件夹？Paimon中的分区概念与此类似。它允许我们根据某些特定的列值（比如日期、城市或部门）将数据表分割成多个部分，这样我们就可以更高效地管理和查询数据。

（三）分桶

想象一下，你有一个大箱子，里面装满了各种颜色的球。为了更容易找到特定颜色的球，你决定将它们分成几个小盒子。在Paimon中，分桶就是将数据表或分区进一步细分为更小的部分，以便更有效地组织和查询数据。每个桶的大小建议控制在1GB左右，以避免过多的小文件影响读取性能。

（四）一致性保证

在Paimon中，写入数据的过程就像是在进行一场接力赛。为了保证交接棒不掉落，Paimon使用了一种叫做两阶段提交的协议。这样，即使多个写入操作同时进行，只要它们不影响到同一个桶，它们的操作就能像接力赛一样有序进行；如果影响到同一个桶，则会保证至少有一个快照级别的隔离。

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二、Paimon的组成结构

（一）文件布局

就像一本书有目录一样，Paimon中的数据也是有序组织的。所有的文件都存放在一个基本目录下，并且按照一定的层次结构排列。

• 快照文件（SnapshotFiles）：记录了表在特定时间点的状态。
• 清单文件（ManifestFiles）：存储了所有清单列表和清单文件，这些文件包含了LSM数据文件和更改日志文件的信息。
• 数据文件（DataFiles）：根据分区和桶进行分组，每个桶都包含一个LSM树及其变更日志文件。Paimon支持orc、parquet和avro这三种数据文件格式。
• LSM树（LSMTrees）：Paimon使用LSM树来组织文件，这种结构将文件分成多个有序的段。

（二）存储结构

在Paimon的底层，数据以列式格式存储在文件系统或对象存储上，并利用LSM树结构来支持大量的数据更新和快速查询。

（三）读写方式

• 读取：你可以从历史快照、最新的偏移量，或者以混合方式读取增量快照。
• 写入：Paimon支持从数据库变更日志（CDC）进行流式同步，或者从离线数据进行批量插入/覆盖。

（四）生态系统

Paimon不仅与Apache Flink兼容，还支持Apache Hive、Apache Spark、Trino等其他计算引擎的读取。