paimon 的catalog

Paimon Catalog是一种特殊类型的Flink SQL Catalog，用于管理Paimon表。在使用Paimon Catalog之前，需要先创建Paimon Catalog并将其设置为当前使用的Catalog。

以下是创建Paimon Catalog的示例代码：

CREATE CATALOG paimon_catalog WITH (
  'type'='paimon',
  'warehouse'='hdfs://bigdata01:9000/paimon'
);

然后，可以使用以下代码将Paimon Catalog设置为当前使用的Catalog：

USE CATALOG paimon_catalog;

需要注意的是，Paimon Catalog只支持Paimon表，因此在创建表时不需要指定'connector'='paimon'。如果想要创建其他连接器的表，可以使用临时表（TEMPORARY table）来实现。

如果在使用Paimon Catalog时遇到错误信息，可能是因为未正确配置Paimon Catalog或使用了不支持的操作。请检查配置和操作是否符合Paimon Catalog的要求。

相关问题

apache paimon

Apache Paimon是一个开源的数据管理平台，它专注于实时流数据分析和处理。Paimon的主要功能包括实时数据摄取、存储、管理和分析，特别适合于复杂事件处理（CEP）和实时决策场景。与传统的数据湖如Hadoop或Spark相比，Paimon的特点在于：

1. **实时性**[^1]：Paimon的设计重点在于低延迟，能够处理近乎实时的数据流，这对于需要即时反馈的应用非常关键。

2. **可扩展性和容错性**：通过分布式架构，Paimon能够轻松应对大规模数据处理，同时也具备高可用性，保证服务即使在部分节点失败时仍能继续运行。

3. **灵活性**：Paimon支持多种数据源（如Kafka、Flume等），并且能够处理不同格式的数据，这使得它成为连接不同数据系统的理想选择。

4. **易用性**：尽管它是用于高级分析，但Paimon提供了一个直观的用户界面，使得非技术人员也能方便地操作和监控其工作流程。

然而，需要注意的是，虽然Paimon可以处理外部日志系统，但并非所有的Spark功能都直接适用，特别是那些依赖于批处理作业的特性可能受限。在实际使用中，可能会需要对Spark的工作模式进行调整以适应Paimon的需求。

paimon与doris

Paimon与Doris是两个不同的数据存储引擎，它们具有不同的特点和用途。

Paimon是一个实时流数据湖平台，早期被称为Flink Table Store。它提供了高速数据采集、更改数据跟踪和高效实时分析的功能。Paimon可以用于处理实时流数据，并将数据存储在数据湖中，以便后续的分析和查询。Paimon的官网可以提供更详细的信息。

Doris是一个开源的分布式列式存储系统，也被称为Palo。它专注于快速的数据分析和查询。Doris使用列式存储和多维索引来提供高效的数据访问和查询性能。它支持实时数据写入和快速的数据查询，并且具有良好的可扩展性和容错性。Doris的开发正在进行中，未来可能会与Paimon进行交互。

总结起来，Paimon是一个实时流数据湖平台，而Doris是一个分布式列式存储系统。它们都有自己的特点和用途，可以根据具体的需求选择合适的引擎。