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文檔簡介

實時湖倉架構探索鐘宇江小米Agenda當前架構痛點：l實時計算成本高l架構復雜，作業穩定性差l存儲成本高典型案例存在的問題穩定性差對于實時數倉的期待架構升級：希望能將流計算和數據湖倉更好的結合，盡可能減少實時化帶來的額外資l簡化架構，提升穩定性l統一數據鏈路對于實時數倉的期待希望能夠在界定correctness的前提下，平衡好freshness和cost之間的關系ApachePaimon是什么？創新地將LSM結構融合到Lakehouse架構，在有效應對流處理語義挑戰的同時，對批處理及OLAP也有不錯的支持痛點：成本高+架構復雜根本原因：Join效率低將相同主鍵的多條記錄進行merge，取每個列最后一個非NULL值基于LSM數分層有序結構的StreamJoin過程中磁盤隨機讀變化預期收益l作業穩定性提升產生的空間放大產生的空間放大系數測試6.7文件系統上的總數據量最新快照引用的數據量適應不同的使用場景探索場景3：LookupJoin提效探索場景3：LookupJoin提效探索場景3：LookupJoin提效發中都加載全表數據預期收益未來展望繼續挖掘Paimon在流計算場景下的應用

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