Paimon Action Jar 采用 SPI 机制实现 Action 的动态加载与扩展。核心设计包括： 模块化架构：独立 action 模块避免类冲突，common 模块包含 Action 实现 SPI 服务发现：通过 META-INF/services 注册 ActionFactory，支持自定义扩展 双模式执行：LocalAction 本地执行轻量操作，普通 Action 构建 Flink

Paimon 表 Snapshot 过期流程摘要 Apache Paimon 的 Snapshot 过期机制通过自动和手动两种方式触发。自动触发发生在每次 Commit 后，通过 TableCommitImpl 类协调执行消费者过期、Snapshot 过期、分区过期和 Tag 操作。手动触发可通过 Flink SQL 或 Action 方式调用。 过期条件由四个核心参数控制：snapshot.nu

摘要 Apache Paimon 的 Compact 机制是流式数据湖存储系统的核心功能，主要用于优化文件管理、空间利用和查询性能。本文详细解析了其架构设计、触发机制和执行流程： 架构核心：包含 CompactManager、CompactStrategy 和 CompactTask 三大组件，分别负责管理、策略选择和执行合并任务 触发机制：支持内联Compact（写入时触发）、定时Compact

分布式锁的演进基本原理我们可以同时去一个地方“占坑”，如果占到，就执行逻辑。否则就必须等待，直到释放锁。“占坑”可以去redis，可以去数据库，可以去任何大家都能访问的地方。等待可以自旋的方式。阶段一public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonDbWithRedisLock() {//阶段一Boolean lock

目录简介tinyid系统架构图性能与可用性性能可用性Tinyid的特性推荐使用方式tinyid的原理Id生成系统要点Tinyid的实现原理DB号段算法描述号段生成方案的简单架构简单架构的问题优化办法如下:项目地址ID Generator id生成器 分布式id生成系统，简单易用、高性能、高可用的id生成系统简介Tinyid是用Java开发的一款分布式id生成系统，基于数据库号段算法实现，关于这个算

摘要： Paimon索引系统分为表级和文件级两类，具备不同级别的数据定位能力。表级索引包括Hash Index（桶级定位）和Deletion Vector（标记删除行）。文件级索引提供更细粒度的过滤能力，其中Bloom Filter通过概率判断实现文件级跳过，而Bitmap Index采用RoaringBitmap32格式，可精确到行级定位。其他索引如BSI和Range Bitmap针对数值查询优

分布式任务调度框架几乎是每个大型应用必备的工具，本文介绍了任务调度框架使用的需求背景和痛点，对业界普遍使用的开源分布式任务调度框架的使用进行了探究实践，并分析了这几种框架的优劣势和对自身业务的思考。一、业务背景1.1 为什么需要使用定时任务调度（1）时间驱动处理场景：整点发送优惠券，每天更新收益，每天刷新标签数据和人群数据。（2）批量处理数据：按月批量统计报表数据，批量更新短信状态，实时性要求不高

Flink 流式写入 Paimon 的机制是一个精心设计的分布式事务系统，它巧妙地结合了 Flink 的 Checkpoint 机制和 Paimon 的快照隔离，实现了高性能、高可靠的流式数据湖写入。核心特点端到端精确一次：通过两阶段提交保证高吞吐量：并行写入 + 异步提交强一致性：基于 Snapshot 的快照隔离容错能力：完善的故障恢复机制关键技术点：在 Barrier 前预提交：全局事务协调

Apache Paimon文件索引机制解析：本文重点分析Paimon数据湖的文件索引实现，特别是Bitmap索引的架构和应用。系统支持BloomFilter、Bitmap等多种索引类型，采用统一文件格式存储。Bitmap索引特别适合低基数列的精确匹配查询，提供V1/V2两种格式，并采用RoaringBitmap32压缩优化。文章详细介绍了索引创建流程、查询执行过程以及优化技术，包括单值优化和二级索

Apache Paimon 作为下一代流式数据湖存储的杰出代表，通过其创新的“湖格式 + LSM-Tree”架构，成功地解决了传统数据湖在实时更新和流批一体处理上的诸多痛点。本报告系统性地剖析了 Paimon 从顶层架构设计到底层技术实现，再到生产环境性能优化的完整技术栈，旨在为广大数据从业者提供一份全面而深入的实践指南。1.统一的流批存储：Paimon 的核心价值在于其原生支持流式和批量读写。