为验证流批一体数据湖技术栈的可行性，解决传统数仓无法同时支撑实时写入与批量分析的痛点，自主设计并搭建了一套基于Flink + Paimon的实时数据湖原型环境。
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实时数据湖技术组件环境搭建与验证产品系统
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作品详情
行业场景
功能介绍
1.基于Docker Compose,一键部署包含Kafka、Flink、Paimon的完整测试集群
2.实现实时数据从Kafka接入，通过Flink SQL进行清洗转换，并实时写入Paimon数据湖
3.验证Paimon的流批一体读写能力，支持分钟级延迟的实时查询
4.编写了详细的部署文档和验证脚本
项目实现
1.架构设计:独立完成“存算分离、流批一体”的架构设计，选定技术组件版本并解决版本兼容性问题
2.环境搭建:编写Docker Compose编排文件，解决容器网络、宿主机目录挂载、用户权限等关键技术难点
3.功能验证:开发FlinkSQL作业，跑通“数据摄入一实时计算一湖内存储一数据查询”的全链路流程4.成果沉淀:搭建了可复用的实验环境，验证了Flink+Paimon技术组合的可行性，形成完整的部署文档和环境配置脚本
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