总结Paimon在各大公司的应用场景，包括数据统一入湖、维度表Lookup Join等核心优化点。

本文总结了使用Paimon过程中遇到的常见问题及解决方案，包括小文件问题导致的性能瓶颈、写入性能优化、内存不足与GC问题、文件冲突、维度表关联性能、文件读取异常以及写入与查询性能的权衡。提供了参数调整、并行度设置、缓存策略等优化建议，适合作为Paimon用户的速查笔记。

Paimon通过快照文件保证数据的时效性与一致性，时效性受Flink检查点间隔影响，建议设置为1-10分钟。一致性通过两阶段提交协议实现，支持Snapshot Isolation级别。Paimon提供快照过期和分区过期机制清理旧数据，支持同步和异步两种过期模式，各有优劣势。

Apache Paimon是流批统一的实时数据湖存储格式，实现高效写入与查询。核心能力包括实时入湖、流批一体处理、多生态集成及高效查询。提供主键表（支持更新/删除）和Append表（仅追加）两种类型，通过分桶（Bucket）优化存储与并行度。支持动态分桶、跨分区更新及多种合并机制。文件结构包含快照、清单及LSM数据文件，采用乐观并发控制。压缩策略包括异步压缩与全量压缩，平衡读写性能。

湖仓一体之paimon-flink-action同步数据到Paimon

湖仓一体之Flink CDC+Dinky整库同步到paimon

本文整理自饿了么大数据架构师、Apache Flink Contributor 王沛斌老师在8月3日 Streaming Lakehouse Meetup Online（Paimon x StarRocks，共话实时湖仓架构）上的分享。主要分为以下三个内容：1. 饿了么实时数仓演进之路2. 实时湖仓方案选型与探3. 实时湖仓规划及展望。

本文主要介绍了自如 MySQL 数据迁移至 Hive 的架构升级演进，原有架构涉及到的组件众多，链路复杂，遇到很多挑战，在使用 StreamPark + Paimon 这套组合方案后有效地解决了数据集成中遇到的困境和挑战，分享了 StreamPark + Paimon 在实际应用中具体的实践方案，以及这套新秀组合方案带来的优势和收益。

湖仓一体（Data Lakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中，Apache Doris 持续加深与数据湖的融合，已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。

多源数据目录（Multi-Catalog）功能，旨在能够更方便对接外部数据目录，以增强Doris的数据湖分析和联邦数据查询能力。