揭秘Fluss 与 Kafka、Paimon 的区别与联系

当 Fluss 出来之后，很多人都对 Fluss 的定位有些迷惑，有的人说是代替 Kafka 的，有的人说是代替数据湖的，我想每一个关注大数据的小伙伴们都有自己的想法。
这篇文章我就来表达一下自己的观点，个人以为没有谁替代谁这么一说，只是不同的场景用不同的技术。下面我对这三个框架说一下自己的理解。
我们可以如许理解为：

• Kafka 是一条快速的“数据高速公路”，负责让数据高效流动。
  
• Fluss 是一个强大的“实时堆栈”，既能存储流数据，也能进行实时分析。
  
• Paimon 是一个“历史档案馆”，用来生存并查询恒久存储的数据。
  

例如，我们谋划一家电商平台，必要对订单数据进行处理惩罚：

• 用户下单时，数据必要快速传递到配景（Kafka）。
  
• 实时盘算贩卖总额和库存厘革（Fluss）。
  
• 恒久生存订单数据，供月度报表分析利用（Paimon）。
  

Kafka 在大数据场景下一些缺陷

1. 缺乏分析本事

问题：

Kafka 的主要功能是数据传输，不具备直接分析数据的本事。如果必要对 Kafka 中的数据进行分析，必须借助外部的盘算引擎（如 Flink 或 Spark），并且必要额外导出数据到存储系统（如 HDFS 或数据库），这增长了耽误和系统复杂度。
举例：电商平台统计已往 1 分钟的贩卖总额

Kafka 的流程

• 用户 A 下单：
  
  1. 订单ID: 001, 金额: 5000, 时间: 2024-12-25 10:00:00。

  复制代码
  数据写入 Kafka 的 order_topic，写入耽误通常在毫秒级别。
  
• 用户 B 下单：
  
  1. 订单ID: 002, 金额: 2000, 时间: 2024-12-25 10:00:30。

  复制代码
  同样被写入 Kafka。
  
• 数据斲丧和存储：
  
  
  
  • 外部盘算引擎（如 Flink）从 Kafka 斲丧数据。
    
  • 数据被存储到 HDFS 或数据库，以便后续查询。
    
  
  
• 数据分析：
  
  
  
  • 盘算引擎执行查询：
    
    1. SELECT SUM(amount) FROM orders WHERE order_time > CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '1' MINUTE;

    复制代码
  • 查询结果返回，总贩卖额为 7000。
    
  
  

问题：

• 复杂性
  
  
  
  • Kafka 只是传输数据，分析必要依靠外部盘算引擎，系统组件多，逻辑复杂。
    
  
  
• 耽误来源
  
  
  
  • 数据从 Kafka 斲丧到存储系统、盘算引擎运行任务的整体耗时，可能达到秒级甚至更高。
    
  
  

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Fluss 的办理：优化分析路径

Fluss 的设计：

• Fluss 不光能存储流数据，还具备内置的分析本事。
  
• 用户无需额外的盘算引擎，即可直接查询 Fluss 中的数据。
  

Fluss 的流程

• 用户 A 下单，数据直接写入 Fluss 的 Log Store
  
  1. 订单ID: 001, 金额: 5000, 时间: 2024-12-25 10:00:00。

  复制代码
• 用户 B 下单，数据同样写入 Fluss：
  
  1. 订单ID: 002, 金额: 2000, 时间: 2024-12-25 10:00:30。

  复制代码
• 数据分析：
  
  
  
  • 直接在 Fluss 中运行 SQL 查询：
    
    1. SELECT SUM(amount) FROM orders WHERE order_time > CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '1' MINUTE;

    复制代码
  • 查询秒级返回结果，总贩卖额为 7000。
    
  
  

上风：

• 简化架构
  
  
  
  • 数据写入 Fluss 后直接分析，无需额外的盘算引擎或存储系统。
    
  
  
• 低耽误
  
  
  
  • 查询直接运行在 Fluss 的数据存储上，无需额外的斲丧和存储过程。
    
  
  

2. 数据存储短期化

问题：

Kafka 的数据保留时间通常是几天（通过 Retention 配置），超过这个时间的数据会被自动清理。得当实时数据传递，但不得当恒久存储和历史数据管理。
举例：

场景：电商平台必要分析已往一年的贩卖数据。

• Kafka 的限制：
  
  
  
  • Kafka 中只能保留迩来 7 天的数据（例如配置 Retention=7d）。
    
  • 超过 7 天的订单数据会被清理，导致无法查询历史订单。
    
  
  
• 问题：
  
  
  
  • Kafka 无法恒久存储数据。
    
  • 必须额外导出数据到数据湖（如 HDFS 或 Paimon）进行管理。
    
  
  
• Fluss 的办理：
  
  
  
  • Fluss 可以将实时数据存储在 Log Store 中，并通过 Compaction Service 定期将数据整理为 Paimon 格式（如 Parquet 文件）。
    
  • 恒久数据存储在远程存储（如 S3 或 HDFS），方便后续批量分析。
    
  • 用户可以查询已往一年每个月的贩卖额：
    
    1. SELECT MONTH(order_time), SUM(amount) FROM orders GROUP BY MONTH(order_time);

    复制代码
  
  

3. 重复斲丧和性能瓶颈

问题：

在多斲丧者的场景下，Kafka 数据会被多个斲丧组重复拉取，导致网络和存储压力增长。别的，Kafka 的日志存储只能追加写入，不支持高效的实时更新。
举例：

场景：电商平台必要更新订单状态，并实时查看每个用户的订单数量。

• Kafka 的流程：
  
  
  
  • 用户 A 创建订单：订单ID: 001, 状态: Pending。
    
  • 订单状态更新为：订单ID: 001, 状态: Confirmed。
    
  • Kafka 的日志存储只支持追加写入，更新后的订单会作为新记录写入：
    
    
    
    • 订单ID: 001, 状态: Pending
      
    • 订单ID: 001, 状态: Confirmed
      
    
    
  • 斲丧者必要额外处理惩罚重复的状态记录。
    
  
  
• 问题：
  
  
  
  • 数据冗余增长，导致存储和网络成本增长。
    
  • 数据更新效率低。
    
  
  
• Fluss 的办理：
  
  
  
  • Fluss 在日志表之上构建了 键值索引（Key-Value Index），支持高效的主键更新和查询。
    
  • 订单状态更新可以直接覆盖旧记录：
    
    1. sql

    复制代码
  
  

1. 复制代码
2. UPDATE orders SET status = 'Confirmed' WHERE order_id = '001';
3. ```

复制代码

• 数据更新后的结果：
  
  
  
  • 订单ID: 001, 状态: Confirmed（旧记录被覆盖）。
    
  
  
• 实时查询每个用户的订单数量：
  
  1. SELECT user_id, COUNT(*) FROM orders GROUP BY user_id;

  复制代码

Fluss 和 Paimon 数据湖的联系和区别

Fluss 和 Paimon 是大数据存储和处理惩罚领域的两种工具，它们各自有专注的场景，但也可以无缝结合利用。通过一个通俗易懂的例子来说明两者的联系和区别。

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1. 简单定义

• Fluss：流存储，专注于实时数据的高效写入和查询，得当处理惩罚短期的数据分析和更新。
  
• Paimon：数据湖，专注于恒久存储和批量分析，得当管理历史数据和大规模盘算。
  

两者的关系

• Fluss 是数据流的入口，接收和存储实时写入的数据。
  
• Paimon 是数据流的出口，用于存储整理后的恒久数据。
  
• Fluss 和 Paimon 通过“流湖一体”架构连接，实时数据从 Fluss 同步到 Paimon，Paimon 负责恒久存储和批量分析。
  

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2. 举例：电商平台订单系统

场景描述

某电商平台有一个订单系统，记任命户的下单和状态更新。假设用户的数据厘革如下：

• 实时写入数据：用户 A 下单，订单状态从 Pending 到 Confirmed。
  
• 恒久存储需求：系统必要记录全部订单的完备历史，用于年终分析。
  

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2.1 Fluss 的工作流程

• 用户 A 下单：
  
  1. 订单ID: 001, 用户ID: A, 金额: 100, 状态: Pending, 时间: 2024-12-25 10:00:00。

  复制代码
  数据被写入 Fluss 的 Log Store，实时存储，供秒级查询。
  
• 用户 A 更新订单状态：
  
  1. 订单ID: 001, 用户ID: A, 金额: 100, 状态: Confirmed, 时间: 2024-12-25 10:05:00。

  复制代码
  新数据也实时写入 Fluss，覆盖旧状态（基于主键去重）。
  

实时查询：

• 用户盼望查看订单的最新状态：
  
  1. SELECT * FROM orders WHERE order_id = '001';

  复制代码
  Fluss 返回最新状态：
  
  1. 订单ID: 001, 用户ID: A, 金额: 100, 状态: Confirmed。

  复制代码

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2.2 Paimon 的工作流程

• Fluss 定期将数据同步到 Paimon：
  
  
  
  • 用户的订单记录被整理成 Paimon 的批量存储格式（如 Parquet 文件）。
    
  • 假设 Fluss 中的状态厘革如下：
    
    1. Fluss 日志：
    2. [Offset=1] 订单ID: 001, 用户ID: A, 金额: 100, 状态: Pending。
    3. [Offset=2] 订单ID: 001, 用户ID: A, 金额: 100, 状态: Confirmed。

    复制代码
  • Paimon 存储终极整理后的数据（合并 Fluss 的日志）：
    
    1. Paimon 数据：
    2. 订单ID: 001, 用户ID: A, 金额: 100, 状态: Confirmed。

    复制代码
  
  
• 恒久分析：
  
  
  
  • 年终，运营团队必要分析整年订单的状态和金额分布：
    
    1. SELECT COUNT(*) AS total_orders, SUM(amount) AS total_revenue FROM orders$lake WHERE year(order_time) = 2024;

    复制代码
  • Paimon 提供大规模批量查询的支持，返回结果：
    
    1. total_orders: 1000000, total_revenue: 50000000。

    复制代码
  
  

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2.3 Fluss 和 Paimon 的团结查询

• 用户必要实时查询全部订单的最新状态：
  
  
  
  • Fluss 读取最新的日志数据。
    
  • Paimon 提供历史快照数据。
    
  
  
• 查询逻辑：
  
  
  
  • Fluss 和 Paimon 的数据合并时，通过主键去重：
    
    
    
    • Paimon 提供历史快照（订单ID: 001, 状态: Pending）。
      
    • Fluss 提供实时更新（订单ID: 001, 状态: Confirmed）。
      
    
    
  • 终极查询结果：
    
    1. 订单ID: 001, 用户ID: A, 金额: 100, 状态: Confirmed。

    复制代码
  
  

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3. 区别总结

特性FlussPaimon定位实时流存储，得当短期数据处理惩罚恒久数据存储，得当历史数据分析性能优化秒级写入和查询，支持实时更新高效批量存储，支持大规模查询存储方式日志存储（Log Store）文件存储（如 Parquet）应用场景查询最新状态、实时流分析大规模历史数据分析、离线盘算数据生命周期短期存储（实时数据更新）恒久存储（历史数据）典型查询查询最新订单状态：SELECT *查询整年收入：SELECT SUM(amount) 写在最后

上面列举了一些Kafka 在大数据分析领域现在可能存在的劣势，但是不是说 Fluss 就能代替 Kafka ，这显然是不实际的。Kafka 的超高性能，系统解耦，稳定度，社区生动度等这些都是非常好的，只能说每个服务组件都有自己的应用的场景。
这篇文章也只是站在大数据分析场景中讨论 Fluss、Kafka、Paimon 的一些特点。后面会给大家更新 Fluss 的数据查询方面的知识，接待大家一起来讨论。
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