什么是Apache Paimon？它的主要特点是什么？

Paimon 统一了批处理和流处理的数据存储范式，例如通过将 Apache Flink 的 changelog 机制与数据湖存储结合，既支持实时数据追加（类似 Kafka 的流式写入），又能像传统数据湖（如 Iceberg）一样处理批量更新。

采用 LSM（Log-Structured Merge-Tree）结构实现 Merge-On-Read，通过主键（Primary Key）设计实现高效 Upsert。例如，在订单状态实时更新的场景中，Paimon 可以直接根据订单 ID 快速覆盖旧状态，无需全量重写分区数据。

通过自研的 FileStore 引擎，支持毫秒级延迟的增量快照读取。例如，用户可以通过 Flink SQL 直接查询过去 5 分钟内新增的数据变化，而无需触发全表扫描。

允许动态添加列、修改字段类型（如将 INT 转为 BIGINT），且兼容 Hive Metastore。这种设计使得业务表结构变更时无需中断数据写入，例如在用户画像场景中新增标签字段时可直接扩展 Schema。

原生支持 Flink 作为计算引擎实现端到端实时数仓，同时兼容 Spark、Trino、Hive 等查询工具。例如可以通过 Spark 读取 Paimon 表进行离线分析，而同一份数据也能被 Flink 实时任务消费。