Paimon与HBase在存储架构和性能表现上存在显著差异。Paimon采用列式存储和Flink Checkpoint机制，通过一次性构建LookupFile优化查询性能，其写入路径更轻量级，存储空间占用仅为HBase的1/3甚至更少。而HBase依赖WAL和复杂元数据，虽保证低延迟但持续开销较大。Paimon的设计哲学是用可控的一次性开销换取持续高效的分析性能，特别适合流式分析场景。在数据湖分析

DMutexLockl(mutex_)是C++中利用RAII机制实现锁管理的一种方式。它通过std::lock_guard在构造函数中自动加锁，在析构函数中自动解锁，确保锁的正确释放。这种方式具有代码简洁、避免死锁和异常安全的优点，能保证在函数返回或异常发生时锁都能被自动释放，提高了代码的健壮性。

本文深入解析了Java对象监视器ObjectMonitor的核心机制。首先介绍了ObjectMonitor的角色和来源，指出它是在锁膨胀为重量级锁时由JVM分配的。随后详细分析了ObjectMonitor的数据结构，包括_owner、_recursions、_entry_list等关键字段的作用。重点阐述了ObjectMonitor的主要工作流程：enter操作通过自旋和排队机制处理锁获取，exi

Apache Paimon 是一种支持流批一体处理的实时湖存储格式，旨在构建现代化的实时湖仓架构。它融合了湖存储格式与 LSM 树结构，既保持了数据湖的低成本、可扩展优势，又提供了数据库般的高效更新和查询能力。核心能力包括：实时更新处理、海量数据批流处理、完整数据湖特性（如 ACID 事务、时间旅行）以及统一存储架构。Paimon 通过分层式文件结构组织数据，包括快照文件、清单文件和数据文件，支持

本文详细分析了Paimon中各类元数据文件的序列化机制和存储结构。主要内容包括： ManifestEntry使用嵌套序列化方式，将DataFileMeta作为内部字段处理，通过ManifestEntrySerializer完成转换。 ManifestFile存储变更记录，采用层级结构：Snapshot→ManifestList→ManifestFileMeta→ManifestFile→Manif

本文详细分析了Paimon中各类元数据文件的序列化机制和存储结构。主要内容包括： ManifestEntry使用嵌套序列化方式，将DataFileMeta作为内部字段处理，通过ManifestEntrySerializer完成转换。 ManifestFile存储变更记录，采用层级结构：Snapshot→ManifestList→ManifestFileMeta→ManifestFile→Manif

Velox是Meta开发的高性能C++执行引擎库，旨在解决数据处理系统中普遍存在的重复开发与执行标准碎片化问题。它采用向量化计算、智能内存管理和高效算子实现，专注于单机数据计算任务的极致性能，作为标准化“数据面”引擎供Presto、Spark等上层系统复用。通过解耦控制面与数据面，Velox显著减少了工程冗余，提升了计算效率与生态一致性，并支持Apache Arrow格式及Substrait标准，

RowKind和DeletionVector是Paimon中两种不同的数据删除机制。RowKind作用于逻辑层，通过标记变更类型（增删改）配合主键表的LSM-Tree结构实现数据合并，但仅适用于主键表且存在读取开销。DeletionVector则采用物理层的位图标记方式，通过独立索引文件记录删除行位置，实现读时过滤，具有通用性高、I/O开销小的优势，适用于所有表类型。二者各有侧重，Deletion

Paimon提交过程通过FileStoreCommitImpl实现，将文件变更转化为原子性快照，支持APPEND、COMPACT和OVERWRITE三种提交类型。核心提交流程包括：收集变更、分类处理、写入Manifest、生成ManifestList、最后原子提交Snapshot文件。对于并发控制，HDFS依靠其原子rename操作实现无锁提交，而对象存储则需依赖Hive/JDBC分布式锁。快照机

数据仓库分层架构中的ODS、DWD、DWS三层模型构成了数据从原始到分析可用的完整处理流程。ODS层作为操作数据存储层，负责从各业务系统原样同步数据；DWD层对ODS数据进行清洗、规范化和关联，形成业务主题明细表；DWS层则基于DWD数据进行聚合汇总，生成面向分析主题的宽表指标。这三层分别承担数据、搬运、清洗整理和预加工的角色，使数据处理流程更清晰高效，既保证数据溯源性又提升分析性能。