🔥🔥 AllData大數據產品是可定義數據中臺，以數據平臺為底座，以數據中臺為橋梁，以機器學習平臺為中層框架，以大模型應用為上游產品，提供全鏈路數字化解決方案。

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摘要：數據湖平臺基于開源項目Paimon建設。它融合了Lake格式與LSM結構，支持實時數據同步至數據湖，具備批流一體處理能力，降低數據處理復雜性和成本，還注重生態集成，提供統一數據存儲和訪問接口。內容主要為以下六部分:

一、在線演示環境
二、功能簡介
三、源碼編譯部署安裝
四、訪問數據湖平臺頁面
五、部署后驗證與監控
六、常見問題與解決方案

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🔹AllData數據中臺線上正式環境：http://43.138.156.44:5173/ui_moat/
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2.1 數據湖平臺基于開源項目Paimon建設

數據湖平臺支持使用Flink和Spark構建實時Lakehouse架構，實現流式和批處理操作。它融合了Lake格式與LSM結構，支持實時數據同步至數據湖，具備批流一體處理能力，降低數據處理復雜性和成本，還注重生態集成，提供統一數據存儲和訪問接口。

🔹Paimon開源項目：
https://github.com/apache/paimon-web
🔹Paimon文檔地址：https://paimon.apache.org/docs/1.0/concepts/overview/

2.2 數據湖平臺功能特點

• 實時數據同步與處理
• 高效存儲與查詢性能
• 靈活的編程模型與SQL支持
• 多種運行模式
• 強大的生態集成能力
• 數據湖能力
• 狀態管理與容錯機制
• 并發控制與沖突處理

（引用官網paimon圖片）

💡部署步驟：

3.1 環境準備

🔹操作系統要求：
推薦使用Linux發行版（如Ubuntu/CentOS），因為大多數大數據技術和分布式系統都針對Unix-like系統進行了優化。

🔹Java環境：
版本：使用JDK 8
配置：設置JAVA_HOME環境變量，驗證命令java -version輸出正確。

🔹Hadoop/Hive(如需與現有生態集成）：
版本：Hadoop 3.x、Hive 3.x，需配置core-site.xml和hdfs-site.xml。
權限：確保運行Paimon的用戶有HDFS讀寫權限。

🔹數據庫（元數據存儲）：
MySQL 8.0+：創建專用數據庫paimon_metadata，字符集設為utf8mb4。
連接池配置：建議使用HikariCP，最大連接數設為2 * CPU核心數。

🔹其他依賴：
根據項目需求，可能還需要安裝Python解釋器及其他基礎軟件包。

3.2 獲取源碼
🔹版本選擇：建議使用與AllData商業版兼容的Paimon版本。

3.3 編譯構建
🔹安裝依賴–進入項目目錄后，使用Maven安裝項目依賴，執行命令mvn clean install，確保所有依賴項正確下載和安裝，為編譯構建做好準備。

🔹基礎編譯–參數說明：-DskipTests跳過測試（生產環境建議運行測試），-Dmaven.javadoc.skip=true加速編譯。

🔹構建產物–生成target/paimon--bin.tar.gz，解壓后包含bin、conf、lib等目錄。

🔹常見問題：

依賴下載失敗：檢查網絡代理設置，或手動下載依賴后安裝到本地倉庫。
編譯報錯：檢查JDK版本、Maven版本是否匹配，或清理緩存后重試（mvn clean）。

3.4 部署及運行配置

🔹核心配置文件：

• conf/paimon-site.xml
• conf/log4j2.xm

配置日志級別和滾動策略（建議按天分割，保留7天日志）。

🔹數據庫連接：
在conf/paimon-env.sh中配置JDBC URL

🔹啟動服務--單機模式（測試環境）：

🔹集群模式（生產環境）–使用Kubernetes部署：

修改k8s/deployment.yaml，設置副本數、資源限制（如requests.cpu: 2，limits.memory: 8Gi）。
應用配置：kubectl apply -f k8s/。

🔹驗證服務：
訪問Web UI（默認端口8080），檢查表創建、數據寫入是否正常。
使用CLI工具驗證：

3.5 可選配置（性能調優與擴展）

🔹分區策略：
按時間分區（如dt字段）

按范圍分區（如id字段）

🔹索引優化：
啟用Bloom Filter：

3.6 資源調度與負載均衡
🔹Kubernetes配置:
配置HPA（Horizontal Pod Autoscaler）：
配置Node Affinity：將Paimon工作節點綁定到特定標簽的節點（如disk-type=ssd）。

3.7 安全與合規

🔹數據加密:
啟用S3服務器端加密（SSE-S3或SSE-KMS）。
配置傳輸加密：在paimon-site.xml中設置：

🔹審計日志:
啟用Fine-Grained Access Control（FGAC），記錄所有DDL/DML操作。
配置Log4j2將審計日志發送到ELK或Splunk。

🔹資源調度與負載均衡:

添加數據節點：
在管理控制臺中，可進行添加數據節點的操作，包括基礎配置，如項目分組、可用性校驗等。例如配置MySQL節點，需要填寫連接信息等。

策略配置：
可對數據節點進行策略配置，如修改數據節點、激活數據節點、掛起數據節點、刪除數據節點以及查看節點日志等。

🔹Paimon數據節點特定配置:
連接配置：
新建彈窗界面選擇Paimon節點類型后，顯示基本信息配置模板，包括名稱（必須填寫，50字符限制，是該數據源在DataPipeline的唯一標識，不允許重復）、描述（選填）、項目（必選，默認為“未分組”）、類型（必選）、版本（必選）等。

HDFS配置：
必填，需上傳core-site.xml、hdfs-site.xml文件。

數據庫配置：
必選，當選擇用戶權限所有庫時，在鏈路和任務中可以使用連接用戶有權限的所有數據庫；當指定數據庫后，在鏈路和任務中僅能使用指定的數據庫，這里的數據庫本質上是一個路徑，示例：/hdfs/paimon/test.db。

認證方式：
必選，支持信任認證和Kerberos認證。

連接參數：
輸入Paimon JAVA CLIENT連接支持的所有連接參數。

4.1 數據湖平臺-功能概覽

4.2 數據湖查詢中心

4.3 數據湖元數據管理

4.4 增量同步中心

4.5 創建同步作業

4.6 創建同步作業-編輯（MySQL-Paimon）

4.7 創建同步作業-編輯（Kafka-Paimon)

4.8 創建同步作業-編輯（MongoDB-Paimon)

4.9 創建同步作業-編輯（PostgreSQL-Paimon)

4.10 提交CDC作業

4.11 數據湖集群管理

4.12 新增集群

4.13 更新集群

4.14 集群狀態檢查成功

5.1 驗證步驟

🔹功能驗證：

• 創建表、寫入數據、查詢數據，驗證結果是否符合預期。
• 測試并發寫入（如100個線程同時寫入），檢查吞吐量和延遲。

🔹性能測試：

• 使用TPC-DS或自定義測試集，評估查詢性能。
• 對比不同分區策略和索引配置下的性能差異。

5.2 監控與告警

🔹關鍵指標：

• 集群健康：paimon_catalog_table_count、paimon_file_store_file_count。

• 性能指標：paimon_query_latency_ms、paimon_write_throughput_rows_per_sec。

🔹告警規則：

• 元數據存儲延遲 > 1分鐘：觸發告警。
• 查詢失敗率 > 5%：觸發告警。