Apache Flink와 Apache Paimon을 도입하여 실시간 데이터 처리 파이프라인을 구축함
Paimon의 부분 업데이트 기능과 타임 트래블 기능을 활용하여 유연성을 확보함
Merge on Write 모드에서 읽기 성능 50% 향상을 달성함
Paimon은 LSM 트리 구조를 기반으로 실시간 트랜잭션 처리를 지원하며, 자동 Compaction 기능을 통해 쿼리 성능을 유지한다. 구체적으로, Universal Compaction 전략을 사용하여 쓰기 성능을 확보한다. 따라서, Level-0 파일 감소 및 삭제 벡터 생성을 통해 데이터 접근 속도를 향상시킨다.
Paimon은 Merge on Read, Merge on Write 등 다양한 테이블 모드를 제공하며, 각 모드별로 쓰기 및 읽기 성능에 차이가 있다. Merge on Write는 를 활용하여 을 향상시키지만, 은 증가한다. 따라서, 와 을 고려하여 적절한 모드를 선택해야 한다.
Flink는 스트림 기반 처리를 통해 실시간 데이터 처리를 지원하며, Paimon의 consumer-id 기능을 통해 exactly-once 처리를 보장한다. 구체적으로, 실시간 집계, 스키마 진화, 변경 로그 기능을 제공한다. 따라서, 중간 데이터 활용 및 디버깅 용이성을 통해 데이터 파이프라인의 안정성을 높인다.