摘要：与 Flink 一起进行实时分析：Apache Paimon 在需要摄取和处理实时数据流的场景中表现出色。这使其非常适合像点击流分析、物联网数据处理和金融交易分析等场景。

与 Flink 一起进行实时分析：Apache Paimon 在需要摄取和处理实时数据流的场景中表现出色。这使其非常适合像点击流分析、物联网数据处理和金融交易分析等场景。

示例：一家零售公司使用 Flink 实时跟踪客户行为，并持续将其数据湖更新为洞察信息。

流处理工作流中的数据一致性：由于 Paimon 为流处理提供了强大的一致性保证，因此对于数据一致性至关重要但又涉及实时数据的系统来说，这是一个很好的选择。

事务性流处理：如果你需要带有完整 ACID 支持的流数据摄取，Paimon 是一个不错的选择。它非常适合处理实时支付或订单数据的事务性系统。

工具：由于其流处理优先的设计，Apache Flink 是与 Paimon 集成的最佳选择。

阿里巴巴 是 Apache Paimon 的主要用户之一。他们实时处理每秒数百万次交易，使用 Paimon 管理内部数据平台中 超过 10 万个并发任务的复杂实时数据。

大规模批处理分析：Iceberg 适合高吞吐量、基于批处理的分析。如果你的工作负载涉及扫描 PB 级数据以执行复杂查询，Iceberg 是理想的选择。

示例：一家媒体公司分析过去十年的历史视频流数据，以提供用户推荐和商业洞察。

数据湖架构：Apache Iceberg 非常适合现代数据湖架构，数据存储在数据湖中，但像数据库一样进行查询和管理，并具有事务性保证。

合规性与审计：Iceberg 的基于快照的管理方式使得跟踪数据变更变得更容易，能够清晰地展示数据的血统和保留情况。这对于金融或医疗等行业至关重要。

工具：Iceberg 与 Apache Spark、Trino、Presto 和 Hive 等工具无缝集成，使其成为以批处理为中心的生态系统的首选。

Netflix 使用 Apache Iceberg 每天管理超过 10 PB 的数据，用于分析工作负载。Iceberg 帮助跟踪 数十亿行数据，并管理数据快照以满足合规性、日志记录和流服务洞察的需求。

来源：架构笔记一点号