创建MaxCompute Paimon外部表_云原生大数据计算服务 MaxCompute(MaxCompute)-阿里云帮助中心

MaxCompute支持通过创建Paimon外部表来与存储在OSS上的Paimon表目录建立映射关系，并访问其中的数据。本文将介绍如何创建Paimon外部表并通过MaxCompute访问Paimon外部表。

背景信息

Apache Paimon是一种流批一体的湖存储格式，具备高吞吐的写入和低延迟的查询能力。阿里云实时计算Flink版、开源大数据平台E-MapReduce的常见计算引擎（如Spark、Hive或Trino）都与Paimon有完善的集成。借助Apache Paimon，您可以快速构建自己的数据湖存储服务在存储服务OSS上，并接入MaxCompute实现数据湖的分析。关于Apache Paimon的详细信息，请参见Apache Paimon。

前提条件

当前执行操作的账号已具备创建MaxCompute表（CreateTable）的权限。更多表权限信息，请参见MaxCompute权限。
已创建MaxCompute项目。具体操作，请参见创建MaxCompute项目。
已创建存储空间（Bucket）以及对应的文件目录。具体操作，请参见创建存储空间。
说明
由于MaxCompute只在部分地域部署，跨地域的数据连通性可能存在问题，因此建议Bucket与MaxCompute项目所在地域保持一致。
已购买Flink全托管，具体操作请参见开通实时计算Flink版。

注意事项

当前MaxCompute仅支持对Paimon外部表的读取操作。要创建Paimon外部表，您可以使用阿里云实时计算Flink版或开源大数据平台E-MapReduce。
Paimon当前暂时不支持开启了Schema操作的MaxCompute项目。
Paimon外部表不支持cluster属性。

创建Paimon外部表命令语法

MaxCompute创建Paimon外部表的语法定义如下：

create external table  [if not exists] <mc_oss_extable_name>
(
<col_name> <data_type>,
...
)
[partitioned by (<col_name> <data_type>, ...)]
stored by 'org.apache.paimon.hive.PaimonStorageHandler'
with serdeproperties (
    'odps.properties.rolearn'='acs:ram::xxxxxxxxxxxxx:role/aliyunodpsdefaultrole'
)
location '<oss_location>'
using 'paimon_maxcompute_connector.jar';

参数介绍和语法详情，请参见创建OSS外部表。

使用说明

步骤一：在Flink中准备数据

创建Paimon Catalog和Paimon表，并在表中插入数据，参考示例操作步骤如下。如果您在Flink中已有Paimon表和数据，可以跳过此步。

登录实时计算控制台，创建Paimon Catalog。具体操作，请参见创建Paimon Catalog。
创建Paimon表。具体操作，请参见使用Paimon Catalog。
1. 在元数据管理页面，选择已创建Paimon Catalog下的default，然后单击创建表，如下图所示。
2. 在添加表对话框，选择Apache Paimon连接器，输入以下语句，单击确定。本位以test_tbl为例。
```
CREATE TABLE `catalogname`.`default`.test_tbl (
    dt STRING,
    id BIGINT,
    data STRING,
    PRIMARY KEY (dt, id) NOT ENFORCED
) PARTITIONED BY (dt);
```
3. 在SQL 开发页面，创建包含如下语句的SQL作业，部署并运行作业。关于如何创建并运行SQL作业详情，请参见SQL作业开发。
```
INSERT INTO `catalogname`.`default`.test_tbl VALUES ('2023-04-21', 1, 'AAA'), ('2023-04-21', 2, 'BBB'), ('2023-04-22', 1, 'CCC'), ('2023-04-22', 2, 'DDD');
```
  说明
  - 请确认SQL作业的引擎版本为vvr-8.0.1-flink-1.17及以上版本。
  - 若SQL作业有限流作业（例如执行INSERT INTO ... VALUES ...语句），需要在作业运维页面，编辑运行参数配置，在其他配置设置execution.checkpointing.checkpoints-after-tasks-finish.enabled: true代码。关于如何配置作业的运行参数详情，请参见配置作业部署信息。

步骤二：在MaxCompute项目中上传Paimon插件

您可以选择以下其中一种方式，在已创建的MaxCompute项目中上传Paimon插件。

使用MaxCompute客户端

通过客户端（odpscmd）访问已创建的MaxCompute项目，并执行以下代码，将paimon_maxcompute_connector.jar上传至MaxCompute项目中。

ADD JAR <path_to_paimon_maxcompute_connector.jar>;

使用DataWorks

登录DataWorks控制台，在左侧导航栏选择工作空间列表，单击目标工作空间操作列中的快速进入 > 数据开发。
在数据开发页面，单击新建按钮，选择新建资源 > JAR。
在新建资源对话框，配置新建资源参数，上传paimon_maxcompute_connector.jar，单击新建。新建资源操作详情，请参见步骤一：创建或上传资源。
资源创建完成后，您需在资源编辑页面，单击工具栏中的图标，提交资源至调度开发服务器端。

步骤三：通过MaxCompute创建Paimon外表

使用本地客户端（odpscmd）连接或其他可以运行MaxCompute SQL的工具，创建MaxCompute Paimon外部表。本文以oss_extable_paimon_1为例。

create external table  oss_extable_paimon_1
(
    dt STRING,
    id BIGINT,
    data STRING
)
stored by 'org.apache.paimon.hive.PaimonStorageHandler'
with serdeproperties (
    'odps.properties.rolearn'='acs:ram::124895376754****:role/aliyunodpsdefaultrole'
)
location 'oss://oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/paimon_flink/test_db_y.db/test_tbl_nopt/'
using 'paimon_maxcompute_connector.jar'
;

步骤四：通过MaxCompute读取Paimon外部表

使用本地客户端（odpscmd）或其他可以运行MaxCompute SQL的工具，执行以下命。
```
SET odps.sql.common.table.planner.ext.hive.bridge = true;
SET odps.sql.hive.compatible = true;
```

执行以下命令，查询MaxCompute Paimon外部表oss_extable_paimon_1。

SELECT * FROM oss_extable_paimon_1;

示例返回结果如下。

+------------+------------+------------+
| id         | data       | dt         |
+------------+------------+------------+
| 1          | AAA        | 2023-04-21 |
| 2          | BBB        | 2023-04-21 |
+------------+------------+------------+