Flink + Paimon: 실시간 광고 선정 시스템 구축

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

Paimon의 LSM 트리 구조와 Compaction 전략

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.

Paimon 테이블 모드별 성능 비교 분석

Paimon은 Merge on Read, Merge on Write 등 다양한 테이블 모드를 제공하며, 각 모드별로 쓰기 및 읽기 성능에 차이가 있다. Merge on Write는 삭제 벡터를 활용하여 읽기 성능을 향상시키지만, 쓰기 비용은 증가한다. 따라서, 데이터 갱신 빈도와 읽기 성능 요구사항을 고려하여 적절한 모드를 선택해야 한다.

Flink와 Paimon의 통합 사용성 및 실시간 처리 보장

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.