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使用 Amazon Athena 查询分析 Apache Paimon 数据
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原文中文，约9900字，阅读约需24分钟。
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内容提要
本文介绍了使用Amazon EMR和Apache Paimon构建流式数据湖的方法，通过Amazon Athena和Athena Federated Query对Apache Paimon表中的数据进行查询分析，以及使用Athena for Apache Spark进行交互式数据分析和探索。通过自定义的Data Source Connector，可以实现通过标准SQL查询Apache Paimon表中的数据，无需管理底层资源。通过这些方式，可以快速获得Apache Paimon中的业务洞察。
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关键要点
- 本文介绍了使用Amazon EMR和Apache Paimon构建流式数据湖的方法。
- 使用Amazon Athena对Apache Paimon表中的数据进行查询分析，包括Athena for Apache Spark和Athena Federated Query。
- Athena for Apache Spark允许用户进行交互式数据分析，无需管理底层计算资源。
- 用户可以通过Notebook环境提交Spark代码或SQL来处理数据。
- Athena for Apache Spark支持Hive表格式和Apache Iceberg、Hudi、Delta Lake等非Hive表格式。
- 使用Glue Data Catalog可以方便地管理和查询Paimon数据库。
- Athena Federated Query允许用户以标准SQL查询存储在Amazon S3中的数据。
- 用户可以通过自定义Data Source Connector实现对Apache Paimon表的查询。
- 构建Apache Paimon Data Source Connector需要实现MetadataHandler和RecordHandler接口。
- 部署Apache Paimon Data Source Connector时需使用AWS Lambda和Docker。
- 通过Athena Federated Query可以对Paimon数据进行聚合查询和统计分析。
- 两种查询方式均为Serverless架构，无需管理底层资源。
- Athena for Spark支持Batch Read和Time Travel Query等功能。
- Athena Federated Query支持分区减枝、Limited Scan和谓词下推等优化。
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