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　　这是一个典型的流式湖仓架构，首先业务数据会存储在 MySQL 表中，然后借助 Flink 及其 CDC Connector 的作业，将这些数据库的数据同步到 Paimon 的 ODS 层中，从而构成 ODS 层数据。这层数据实际上包含了 MySQL 的全量数据，并且会根据 MySQL 的更新实时地进行相应的更新。在有了 ODS 层数据之后通常会进行数据过滤，并进行数据的 Join 操作，以生成一个宽表，这就是 DWD 层的数据。DWD 层数据形成后会进一步进行数据过滤、数据的聚合和打宽表等操作，以生成 DWS 层的数据，用于进行指标的统计。这就是一个简化的流式湖仓分层设计。在这个分层设计中， Apache Flink 与 Paimon 是两个至关重要的组件。

　　在实际使用过程中经常会遇到一个问题：当一个作业包含多个Source ，并将数据写入同一个 Paimon 表时，如果多个 Flink 尝试同时对该表进行 Compaction 操作，Paimon 通常不支持这种行为。这会导致作业在执行 Compaction 时失败，进而引发作业持续 Failover ，最终导致作业不可用。为了解决这个问题，用户可以通过配置来关闭作业的自动 Compaction 功能。然而，这样做意味着需要启动另一个专门的作业来对该表执行 Compaction 操作。在很多情况下，用户可能只希望通过一个作业的多个 Flink 来完成必要的 Passbook 操作，而不希望额外启动一个专门的作业来进行 Compaction 。但遗憾的是当前可能无法直接让该作业自行处理 Compaction 。

　　首先关于 Paimon 的维表， Paimon 的主键表中包含两种分Bucket 的方式。最简单的一种是 Fixed Bucket 。Fixed Bucket 指的是在作业定义时，而非在 Paimon 表定义时，就已经确定了 Bucket 的数量。对于任意一条数据，其对应的 Bucket 可以通过一个简单公式计算得出。本质上这个计算过程是对 Bucket Key 取哈希值，然后再对 Bucket 的总数取模，从而确定数据具体属于哪个 Bucket 。实际上只需要让事实表也按照同样的方式进行 shuffle 。例如在事实表中可以将 K 1 和 K 2 分配到 Lookup 算子上。这个 Lookup 算子知道，它只需要读取 Bucket 1 的数据，并且只需将 Bucket 1 的数据存储在本地即可。通过这种方式，可以大大降低每个 Lookup 算子的并发量，减少其需要读取的 Paimon 数据量。同时也能降低其实际要存储到本地以及内存中的数据量。