干货 | 从 T+1 到分钟级：携程基于 Flink 与 Paimon 的近实时湖仓建设实践

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随着携程业务的快速全球化扩张，携程传统 T+1 数据时效的离线数仓已无法满足日益增长的准实时分析决策需求。为解决 Lambda 架构下开发运维成本高昂、链路割裂、时效性不足等核心痛点，我们设计并实践了一套以 Flink CDC 与 Apache Paimon 为核心的近实时湖仓一体化解决方案。本文首先阐述了该方案的整体架构设计，重点介绍了为满足生产环境约束而构建的两阶段 CDC 数据入湖机制，并详细阐述了如何通过性能优化、动态更新和引擎改造等一系列实践，攻克了生产环境中的关键挑战。最终，通过在国际化营销、广告归因等场景的应用，方案实现了端到端分钟级延迟，验证了其在降本增效和驱动业务敏捷决策上的显著价值。