最近我司開始探索Paimon在部分場景下的使用，因此我這邊需要做一些技術儲備，慢慢關注起來Paimon的一些實現細節。
簡單介紹一下前輩Iceberg
一般的資料湖都會設計成開放通用的，即不和特定的儲存、計算引擎（比如Spark和Flink）繫結。所以資料湖的定位是在計算引擎之下，又在儲存之上，將其稱之為table format。需要強調的是資料湖一般是面向OLAP場景的，所以一般儲存會選擇分散式檔案系統。現在OLAP底層儲存支援物件儲存基本算是快成業界共識了，這玩意兒挺划算的。
資料湖的前輩基本就是Hive了。當時大家用Hive碰到的問題就是Hive耦合HDFS很厲害，最主要體現在：
- Hive上的計算執行首先依賴於list操作。在物件儲存上做list是個很慢的操作。
- Hive的寫資料依賴於rename。但同樣這個操作在物件儲存上做特別的慢。
這兩個問題直接導致無法降本。從這點上來說，Iceberg是自己維護了一套後設資料，這塊網上非常的全，就不再贅述了，google上搜iceberg file layout一大把。
Hive還有其他的問題，如：
- metastore的瓶頸問題。
- 沒有ACID保證。
- parition欄位必須顯示的在query裡。
- 下推能力有限。Hive只能透過partition和bucket對需要掃描哪些檔案進行過濾，無法更加細緻。儘管parquet檔案裡儲存了max和min值可以用於進一步的過濾，但沒軟用。
Iceberg把這些都解了。基於快照實現事務、資料的更新，快照的資料也允許跳版本讀取來做時間回溯。同時收集的統計資訊也更加細粒度，不僅僅是檔案parition級別的，還會記錄檔案級的內容（比如一個檔案中的min、max值）和實現檔案內容級的資訊——一個檔案中的min、max等等。
聽起來一切都還很美好。唯一美中不足的就是Iceberg對於實時場景支援得不好：
- Flink寫入Iceberg會引發小檔案的問題。
- Iceberg不支援CDC（OLAP支援CDC的確有點離譜，但是的確有需求呀）。
- Iceberg主鍵表不支援部分欄位更新。這在實時數倉的場景中有點離譜。
Paimon可以解決什麼問題
目前看來Paimon基於Iceberg的場景上，去支援流讀流寫（這塊後續會做原始碼分析），甚至還支援了點查和預聚合。本質是分散式檔案系統上套了一個LSM，這樣資料都是有序寫入——將多次寫入最佳化成一次順序寫入，對儲存系統上比較友好的。同時LSM可以作為一個簡單的快取，且有序寫入為後面查詢也可以減少代價，這都可以為查詢減少代價。
從場景上來說它可以解決一些準實時業務的場景。因為基於物件儲存來做底層儲存，尤其還是列式儲存。無論如何都不好做到實時場景：
- Paimon的CDC根據不同的模式，會有不同的新鮮度。發出完整CDC的模式要選擇Lookup。一般是Checkpoint的間隔+10s多新鮮度，這是比較好的效能考量下。具體還要看資料量、分桶數、小檔案數量的影響。
- 實時場景要求是毫秒級點查響應。Paimon支援的是秒級點查。
但現實中真正需要實時類場景的業務有多少呢？因為資料的新鮮度往往和業務決策週期有關係。這麼來看，資料新鮮度的要求從高到低，對於業務場景的總數來說，一定是一個金字塔形狀的。
我們前面提到過資料湖一般不會和任何計算引擎繫結。因此業界還有一種玩法叫湖上建倉，計算能力用的是OLAP，資料來自資料湖。這樣就很有想象力了，因此現在一些實時+離線的場景會用不同的儲存引擎，那麼資料就會複製好幾份。如果資料都放在同一個資料引擎中，這樣可以減少不少的儲存成本。（對於通用型設計 這塊後續會做原始碼分析）
具體實現還是看對於效能的要求的：
- 要求低就做一些簡單的最佳化直接撈資料。
- 再高點就快取到OLAP裡。
- 再高點就不僅僅是快取到OLAP裡，還會做物化檢視。
Trade Off
Serving、Trascantion、Analytics
根據業界常識，我們會發現：
- 面向線上應用，高併發、快速、簡單，如：HBase、Redis
- 面向分析的，大規模資料掃描、過濾、彙總，如：Hive、Presto
- 面向事務、隨機讀寫的，如：MySQL，PostgreSQL
資料湖是典型的OLAP產物。但結合上文，它的確具有一定的隨機讀寫能力。
Buffer、Mutable、Ordered
儲存結構有三個常見變數：是否使用緩衝、使用不可變的還是可變的檔案，以及是否按順序儲存值（有序性）。
由於TiDB底層的RocksDB用了LSM。因此使用了緩衝、不可變性以及順序性。
RUM
有一種流行的儲存結構開銷模型考慮瞭如下三個因素：讀取（Read）、更新（Update）和記憶體（Memory）開銷。它被稱為RUM猜想。
RUM猜想指出，減少其中兩項開銷將不可避免地導致第三項開銷的惡化，並且最佳化只能以犧牲三個引數中的一個為代價。我們可以根據這三個引數對不同的儲存引擎進行比較，以瞭解它們針對哪些引數進行了最佳化，以及其中隱含著哪些可能的權衡。
一個理想的解決方案是擁有最小的讀取開銷，同時保持較低的記憶體與寫入開銷。但在現實中，這是無法實現的，因此我們需要進行取捨。
Paimon允許在配置中自由設定LSM的高度，以便獲取讀與寫之前的權衡。
內幕鳥瞰
前面說到過，計算部分是依賴於計算引擎實現的，本身Paimon沒有提供計算能力。儲存則是基於部分是檔案系統做了薄薄的一層LSM。
從檔案佈局來看，Partition相當於是一級索引，和Hive一樣。Bucket為二級索引，每個Bucket下都會有Data file和Change log file。這意味著如果命中了Parition和Bucket條件，有一些額外的條件查詢也不會太慢——一般都會收集檔案級的統計資訊，並對檔案的Reader做一些過濾最佳化。
整體的佈局還是和Iceberg挺像的，這邊不再過多贅述。
小結
在這篇文章中我簡單的介紹了一下Paimon要解決的問題，以及它的前輩Iceberg的強大與不足之處。
目前該專案還處於孵化中，後續我會一直關注其實現細節，敬請期待。