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使用 Amazon EMR 和 Apache Paimon 构建流式数据湖
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原文中文，约8000字，阅读约需19分钟。
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内容提要
本文介绍如何使用 Amazon EMR 和 Apache Paimon 构建流式数据湖，包括创建支持 Paimon 的集群、流式摄取数据、数据打宽、应用层数据流式写入和使用 Spark 进行数据查询。Paimon 具有独特的功能优势，并且能和 Amazon EMR 中的 Flink、Spark、Hive 组件，Athena Spark 以及 Amazon S3 等协同工作。
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关键要点
- Apache Paimon 是一个流式数据湖平台，专注于流式数据处理。
- Paimon 结合 Amazon EMR 和 S3 构建流式数据湖，验证其适配性。
- Paimon 支持流式数据摄取、打宽和查询，适合全链路流式处理。
- 创建 Amazon EMR 集群时选择 Flink、Spark、Hive 组件，并使用 AWS Glue Data Catalog。
- 通过 Flink SQL CDC Connector 从 MySQL 进行流式数据摄取。
- 使用 Paimon 的 Merge Engine 和 Lookup Join 实现数据打宽。
- 将打宽后的数据写入应用层数据库，如 Amazon RDS、Redshift 或 OpenSearch。
- 使用 Spark 查询 Paimon 表，支持流读和流写。
- Paimon 在构建流式数据湖方面具有独特的功能优势，适合与 Amazon EMR 协同工作。
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