百岁

在分布式环境中传输 `CommitMessage` 对象需要可靠的序列化方案。Apache Paimon 提供了专门的序列化机制来处理 `CommitMessage`，以下是完整的实现方案： ### 核心方案：使用 Paimon 内置序列化器 Paimon 提供了 `CommitMessageSerializer` 专门用于序列化 `CommitMessage` 对象，这是最安全且兼容性最好的方式。 ```java import org.apache.paimon.table.sink.CommitMessage; import org.apache.paimon.table.sink.CommitMessageSerializer; // 1. 在写入节点序列化 public byte[] serializeCommitMessages(List messages) { //...

> Q：那paimon 基于flink-cdc 的pipeline 数据同步方案，最终的commit的操作是依赖flink的checkoutpoint的执行而生效的，站在用户的角度肯定期望数据生效越快越好，那我们应该如何平衡这对矛盾呢？ flink 的checkpoint的执行频率设置多少合适？ 在 Paimon 基于 Flink CDC 的 Pipeline 数据同步方案中，`commit` 操作确实与 Flink Checkpoint 强绑定（每次成功的 Checkpoint 触发 Paimon Sink 提交一次事务，使数据可见）。用户期望数据“生效越快越好”（低延迟），但这与频繁 Checkpoint 带来的性能损耗**确实存在矛盾**。平衡这对矛盾需要综合考虑业务需求、数据量、集群资源和 Paimon 的特性。 以下是如何进行平衡的策略和建议： ###...

> Q：有一个比较迫切的问题，在使用了flink-cdc 的pipeline功能来执行mysql到paimon 表的数据同步功能，在paimon 表中设置了sequence id ,但是发现执行 数据同步过程中，发现导入的速度比起没有设置sequence id 之前 断崖式下降，能告诉我如何解决吗？ 在 Flink CDC + Paimon 的同步管道中，启用 `sequence.field` 后性能断崖式下降是一个**常见且棘手的问题**，核心原因是 **Sequence ID 的引入强制 Paimon 在写入时进行严格的乱序处理和数据回滚**，这带来了显著的开销。以下是根本原因分析和针对性解决方案： --- ### **一、性能下降的根本原因** 1. **全局排序与乱序处理 (`SequenceFieldProcessor`):**...

> Q: 我理解 FSM（File-Sorted Merge Tree） 在paimon中起的作用是作为数据查询索引使用的，那根据官网提到的paimon 表的可使用parquet 作为存储格式，那 fsm 和parquet文件各自在 paimon 中起什么作用，有什么关系呢？ 您对FSM的作用理解需要稍作修正——**FSM不是单纯的索引，而是Paimon的底层存储架构范式，而Parquet是FSM架构中数据文件的具体存储格式**。两者是**架构层与实现层**的关系。以下是详细解析： --- ### **1. FSM：Paimon的存储架构核心** FSM定义了数据在Paimon中的**组织逻辑**： - **分层管理**：数据按时间/版本分层（如L0新数据 → L1合并层 → L2归档层） - **全局有序**：每层内文件按键（主键/分区键）排序，高层文件覆盖低层 - **合并策略**：通过Compaction合并小文件、清理过期数据 -...

> Q: paimon 中 底层（Level 0或更低层）的多个小文件，单个小文件中存储的记录数是有什么参数控制的，我理解只要适当增加单个文件中存储的记录条数，就能减少compaction执行的频率了吧？ 您对 Paimon 小文件生成机制和 Compaction 频率的理解**基本正确**。在 Apache Paimon 中，控制底层（特别是 Level 0）小文件大小的核心参数直接影响着 Compaction 的触发频率。**通过适当增加单个文件中存储的记录条数（或文件大小），确实可以有效减少 L0 层小文件的数量，从而降低 Compaction 被触发的频率。** 以下是控制 L0 层小文件大小和记录数的关键参数及其工作原理： ### 🧩 1. 核心控制参数：`write-buffer-size` 和...

已经实现

使用 `docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/tis/tis-console:4.0.1` 取的不？

> failed to pull and unpack image "registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/tis/tis-console:4.0.1": failed to resolve reference "registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/tis/tis-console:4.0.1": failed to do request: Head "https://registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/v2/tis/tis-console/manifests/4.0.1": dial tcp: lookup registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com on [::1]:53: read udp [::1]:57102->[::1]:53: read: connection...

> 好的，也只有先这样了，谢谢大佬 你的k8s 是在什么环境中的？自建的？

> 使用DataX将数据同步至starrocks，提示“Connect to 10.230.80.91:8040 [/10.230.80.91] failed: Connection timed out: connect”，json脚本"loadUrl":["10.230.80.91:8030"]。 不是只要开通8030端口即可传输数据，怎么会提示这个。 最终的导入数据的streamload的端口是：10.230.80.91:8040，sr通过 8030查询哪个be端口可用，然后会重定向到其中一个可用的be的8040端口执行streamload