近期我已完成 Apache Paimon 在 Ambari 体系下的服务集成
总的版本集成度可参考
🔍 为什么选择集成 Paimon？
Apache Paimon 是一款针对流式和批量数据处理场景优化的数据存储引擎，提供了 高效的数据写入、查询和一致性保障，特别适用于大数据处理平台中的数据湖和实时分析需求。
在实际项目中，常见的应用场景包括：
- 海量日志数据的处理和分析
- 数据实时流转与离线分析数据的统一访问
- 使用 Trino、Flink、Spark 等工具进行多维度数据分析和查询
而 Paimon 能够解决以下挑战：
- 高效的流批一体处理：支持实时流数据和批量数据的无缝集成，保证数据的一致性和低延迟。
- 支持多种存储格式：灵活支持 Parquet 和 ORC 等存储格式，优化存储效率。
- 可扩展性强：基于 Apache Flink 的架构设计，Paimon 能够在分布式环境中高效运行，扩展性强，适应不断增长的数据量。
- 支持统一的查询引擎：通过 Trino 等查询引擎，用户可以高效地对存储在 Paimon 中的数据进行多维度的查询分析。
集成 Paimon 后，可以帮助企业在大数据平台上构建 统一的数据湖架构，简化数据的流转与分析流程，提升数据处理的效率和一致性。
🔧 已完成哪些集成工作？
如下是部署过程截图示意👇：
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服务选择：
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安装完成：
📚 如何安装
如果你也在做基于 Ambari 的组件扩展、数据湖架构实践，欢迎一起探讨。
如何安装可参考：https://doc.janettr.com/
