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Ce moteur fournit une intégration en lecture seule avec des tables Apache Paimon existantes dans Amazon S3, Azure, HDFS ou stockées localement. Il prend en charge la lecture d’instantanés, la lecture incrémentielle et l’élagage basique des partitions assuré par le moteur.

Créer une table

Notez que la table Paimon doit déjà exister dans le stockage ; cette commande n’accepte pas de paramètres DDL pour créer une nouvelle table. La création de tables Paimon* est conditionnée par allow_experimental_paimon_storage_engine (désactivé par défaut) ; activez-le donc avant d’exécuter CREATE TABLE.

Arguments du moteur

La description des arguments est identique à celle des arguments des moteurs S3, AzureBlobStorage, HDFS et File, respectivement. format désigne le format des fichiers de données de la table Paimon. Les paramètres du moteur peuvent être spécifiés à l’aide de collections nommées

Exemple

Utilisation des collections nommées :

Fonctionnalités

  • Lecture des snapshots à partir du dernier snapshot de la table.
  • Lecture incrémentielle basée sur l’ID de snapshot validé, lorsqu’elle est activée.
  • Élagage des partitions lorsque use_paimon_partition_pruning est activé.
  • Actualisation facultative des métadonnées en arrière-plan lorsqu’elle est configurée.
  • UUID de table stable lors de l’utilisation de bases de données Atomic/Replicated, permettant d’utiliser les macros {uuid} dans les chemins Keeper.

Paramètres

Ce moteur utilise les mêmes paramètres que les moteurs de stockage objet correspondants et ajoute des paramètres spécifiques à Paimon :
  • allow_experimental_paimon_storage_engine — active la création des moteurs de table Paimon, PaimonS3, PaimonAzure, PaimonHDFS et PaimonLocal. Par défaut : 0 (désactivé).
  • paimon_incremental_read — active le mode de lecture incrémentielle.
  • paimon_metadata_refresh_interval_sec — intervalle de rafraîchissement des métadonnées en arrière-plan, en secondes. Lorsqu’il est défini sur une valeur supérieure à 0, une tâche en arrière-plan récupère périodiquement le dernier snapshot et le schéma depuis le stockage objet. Par défaut : 30.
  • paimon_keeper_path — chemin Keeper pour l’état de lecture incrémentielle. Doit être défini et unique pour chaque table ; prend en charge des macros telles que {database}, {table}, {uuid}.
  • paimon_replica_name — nom de réplique pour l’état de lecture incrémentielle. Doit être défini et unique pour chaque réplique ; prend en charge des macros telles que {replica}.

Exemples de lecture incrémentielle

Lecture incrémentielle avec l’état de Keeper :

Paramètres de requête pour la lecture incrémentale

Les paramètres suivants sont au niveau de la requête (passés via SELECT ... SETTINGS, et non dans CREATE TABLE). Ils contrôlent le comportement des lectures incrémentales pour chaque requête :
  • paimon_target_snapshot_id — lit uniquement le delta du snapshot spécifié. Le watermark enregistré dans Keeper n’est pas avancé ; le même snapshot peut donc être relu autant de fois que nécessaire. Par défaut : -1 (désactivé).
  • max_consume_snapshots — nombre maximal de snapshots à consommer lors d’une seule lecture incrémentale. Lorsque la source a accumulé de nombreux snapshots non lus, ce paramètre limite le nombre de snapshots consommés par requête afin de contrôler la taille du lot. 0 signifie aucune limite. Par défaut : 0.
Lecture ciblée d’un snapshot — renvoie toujours le delta du snapshot 1, indépendamment du watermark actuel :
Limiter le nombre de snapshots par lot — si trois nouveaux snapshots sont en attente, n’en traitez pas plus de deux par requête :

De Paimon vers MergeTree via une vue matérialisée actualisable

Vous pouvez créer un pipeline de bout en bout qui synchronise en continu les données d’une table Paimon vers une table MergeTree à l’aide d’une vue matérialisée actualisable en mode APPEND. Chaque cycle d’actualisation lit uniquement les nouvelles données incrémentielles depuis Paimon et les ajoute à la table de destination. Étape 1 — Créez la table source Paimon avec la lecture incrémentielle et le rafraîchissement des métadonnées activés. L’exemple ci-dessous utilise PaimonLocal. Remplacez le moteur par PaimonS3, PaimonAzure, PaimonHDFS ou le moteur Paimon à détection automatique, selon votre système de stockage :
paimon_metadata_refresh_interval_sec définit l’intervalle de rafraîchissement des métadonnées en arrière-plan, en secondes. Lorsqu’il est supérieur à 0, une tâche en arrière-plan récupère périodiquement le dernier snapshot et le schéma depuis le stockage objet, afin que le cycle d’actualisation de la MV puisse voir les données nouvellement validées sans attendre qu’une requête déclenche la mise à jour des métadonnées. La valeur par défaut est 30. À utiliser avec précaution sur un grand nombre de tables afin d’éviter des E/S excessives sur le stockage objet et Keeper. Étape 2 — Créez la table de destination MergeTree (schéma cloné depuis la table Paimon) :
Étape 3 — Créez la vue matérialisée actualisable :
Toutes les 10 secondes, la MV lance un SELECT * FROM paimon_mv_source, qui ne renvoie que les lignes ajoutées depuis le dernier snapshot validé, puis les ajoute à paimon_mv_dest. Nettoyage :
Arrêtez la MV avant de la supprimer pour éviter qu’un rafraîchissement en arrière-plan ne bloque les opérations DDL.

Limites

  • La lecture incrémentielle nécessite que Keeper (ZooKeeper) soit configuré.
  • La lecture incrémentielle nécessite que paimon_keeper_path soit défini et unique pour chaque table.
  • paimon_replica_name doit être unique pour chaque réplique dans le même chemin Keeper.
  • La lecture incrémentielle utilise un mode de livraison « au plus une fois » : le snapshot validé est avancé lorsque les fichiers de données sont collectés, avant que les données ne soient réellement consommées. Si la requête échoue après la collecte des fichiers, les snapshots ignorés ne seront pas relus en cas de nouvelle tentative.
  • Le moteur de table est en lecture seule ; la modification des données n’est pas prise en charge.
  • La lecture incrémentielle ne gère pas les suppressions de données historiques depuis la source Paimon. Si les données Paimon en amont sont supprimées ou mises à jour, les lignes correspondantes déjà écrites dans une table de destination ClickHouse MergeTree ne seront pas automatiquement supprimées. Vous devez exécuter manuellement ALTER TABLE ... DELETE sur la table MergeTree pour nettoyer les données obsolètes.

Alias

Le moteur de table Paimon détecte automatiquement le backend de stockage à partir du paramètre disk et utilise en conséquence PaimonS3, PaimonAzure ou PaimonLocal. Lorsqu’aucun disk n’est spécifié, il utilise par défaut l’implémentation PaimonS3.

Colonnes virtuelles

  • _path — Chemin du fichier. Type : LowCardinality(String).
  • _file — Nom du fichier. Type : LowCardinality(String).
  • _size — Taille du fichier en octets. Type : Nullable(UInt64). Si la taille du fichier est inconnue, la valeur est NULL.
  • _time — Date et heure de la dernière modification du fichier. Type : Nullable(DateTime). Si cette date et heure sont inconnues, la valeur est NULL.
  • _etag — ETag du fichier. Type : LowCardinality(String). Si l’ETag est inconnu, la valeur est NULL.

Types de données pris en charge

Prise en charge des partitions

Types de données pris en charge dans les clés de partition Paimon :
  • CHAR
  • VARCHAR
  • BOOLEAN
  • DECIMAL
  • TINYINT
  • SMALLINT
  • INTEGER
  • DATE
  • TIME
  • TIMESTAMP
  • TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE
  • BIGINT
  • FLOAT
  • DOUBLE
Dernière modification le 2 juillet 2026