目录

1. 数据湖与数据仓库的融合

2. 高性能流批一体的计算与存储

3. 数据更新与事务一致性保障

4. 高效的 Schema 演进支持

5. 降低数据存储与查询成本

6. 多引擎生态支持

总结：集成的价值

       将 Apache Spark 与 Apache Paimon 集成的原因和价值主要体现在以下几个方面，具体问题和解决方案可以从技术需求和业务场景来理解：

1. 数据湖与数据仓库的融合

问题：

• 传统数据湖（如 HDFS、S3 等）虽然能存储大规模数据，但缺乏对表结构、事务性和数据更新的支持，容易导致数据一致性和查询性能问题。
• 数据仓库（如 Hive、DWH）支持事务和结构化查询，但对流式数据支持较差，且存储成本较高。

解决方案：

• Apache Paimon 是一个湖仓一体的存储引擎，提供了事务性、表结构管理和高效查询支持。将 Spark 与 Paimon 集成，可以将 Spark 的计算能力与 Paimon 的事务性存储结合，实现数据湖与数据仓库的深度融合。