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数据湖与实时数据湖是什么？
各个行业企业都在构建企业级数据湖，将企业内多种格局数据源汇聚的大数据平台，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力凋谢给各种使用者。一份数据反对多种剖析，是数据湖最大的特点。如果数据湖的数据，从数据源产生后，能够在 1 分钟以内实时进入到数据湖存储，反对各种交互式剖析，这种数据湖通常叫做实时数据湖，如果能够做到 15 分钟之内，也可称为准实时数据湖。构建实时数据湖，正在成为 5G 和 IOT 时代，撑持各个企业实时剖析业务的数据湖新指标。
华为 MRS 实时数据湖计划介绍
- 生产库数据通过 CDC 工具（debezium）实时录入到 MRS 集群中 Kafka 的指定 topic 里；
- 在 MRS 集群启动一个 SparkStreaming 工作，实时读取 Kafka 指定 topic 里的数据；
- 同时该 SparkStreaming 工作将读取到的数据进行解析解决并写入到一张 hudi 表中；
- 写入 hudi 表的同时能够指定该数据也写入 hive 表；
- 通过 MRS 提供的交互式查问引擎 HetuEngine 对数据进行疾速的交互式查问。
应用华为 MRS 实时数据湖计划的劣势：
- ACID 事务能力得以保障，湖内一份数据满足所有的剖析业务需要，缩小数据搬迁，缩小数据冗余；
- 数据一致性保障，保障增量数据与入湖后数据一致性检测；
- 数据加工流转，在一个存储层内闭环，数据流动更高效；
- 基于 HetuEngine 引擎实现交互式查问，性能不升高。
上面会针对计划的三个要害组件：CDC 工具，数据存储引擎 Hudi, 交互式查问引擎 HetuEngine 进行具体的介绍
样例数据简介
生产库 MySQL 原始数据 (前 10 条，共 1000 条)：
CDC 工具
简介
CDC（changed data capture）为动态数据抓取，常见的形式分为同步和异步。同步 CDC 次要是采纳触发器记录新增数据，根本可能做到实时增量抽取。而异步 CDC 则是通过剖析曾经 commit 的日志记录来失去增量数据信息。常见的 CDC 工具有 Canal, DataBus, Maxwell, Debezium, OGG 等。本计划采纳 debezium 作为 CDC 工具
对接步骤
具体参考：https://fusioninsight.github….
实现对接后，针对 MySQL 生产库别离做增、改、删除操作对应的 kafka 音讯
减少操作: insert into hudi.hudisource values (1001,“蒋语堂”,38,“女”,“图”,”《星球大战》”,28732);
对应 kafka 音讯体：
更改操作：UPDATE hudi.hudisource SET uname=‘Anne Marie’WHERE uid=1001;
对应 kafka 音讯体：
删除操作：delete from hudi.hudisource where uid=1001;
对应 kafka 音讯体：
Hudi
简介
Apache Hudi 是一个 Data Lakes 的开源计划，Hudi 是 Hadoop Updates and Incrementals 的简写。具备以下的个性
- ACID 事务能力，反对实时入湖和批量入湖。
- 多种视图能力（读优化视图 / 增量视图 / 实时视图），反对疾速数据分析。
- MVCC 设计，反对数据版本回溯。
- 主动治理文件大小和布局，以优化查问性能准实时摄取，为查问提供最新数据。
- 反对并发读写，基于 snapshot 的隔离机制实现写入时可读取。
- 反对原地转表，将存量的历史表转换为 Hudi 数据集。
样例代码解析
应用 Hudi 实时入湖的样例代码分三个局部
- Kafka 数据生产
- 数据内容解析、解决
- 解析后数据的写入
Kafka 数据生产局部样例代码：
String savePath = "hdfs://hacluster/huditest2/";
String groupId = "group1";
System.out.println("groupID is:" + groupId);
String brokerList = "172.16.5.51:21005";
System.out.println("brokerList is:" + brokerList);
String topic = "hudisource";
System.out.println("topic is:" + topic);
String interval = "5";
HashMap<String, Object> kafkaParam = new HashMap<>();
kafkaParam.put("bootstrap.servers", brokerList);
kafkaParam.put("group.id", groupId);
kafkaParam.put("auto.offset.reset", "earliest");
kafkaParam.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
kafkaParam.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
HashSet<String> topics = new HashSet<>();
topics.add(topic);
String[] topicArray = {topic};
Set<String> topicSet = new HashSet<String>(Arrays.asList(topicArray));
ConsumerStrategy consumerStrategy = ConsumerStrategies.Subscribe(topicSet, kafkaParam);
// 本地调试
SparkConf conf = new SparkConf()
.setMaster("local[*]")
.setAppName("hudi-java-demo");
conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");
conf.set("spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition", "10");
conf.set("spark.streaming.backpressure.enabled", "true");
JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> directStream = KafkaUtils.createDirectStream(jssc,
LocationStrategies.PreferConsistent(),
consumerStrategy);数据内容解析、解决局部样例代码：
JavaDStream<List> lines =
directStream.filter(
// 过滤空行和脏数据
new Function<ConsumerRecord<String, String>, Boolean>() {public Boolean call(ConsumerRecord<String, String> v1) throws Exception {if (v1.value() == null) {return false;}
try{String op = debeziumJsonParser.getOP(v1.value());
}catch (Exception e){return false;}
return true;
}
}
).map(new Function<ConsumerRecord<String, String>, List>() {public List call(ConsumerRecord<String, String> v1) throws Exception {
// 将 debezium 接进来的数据解析写进 List
String op = debeziumJsonParser.getOP(v1.value());
JSONObject json_obj = JSON.parseObject(v1.value());
Boolean is_delete = false;
String out_str = "";
if(op.equals("c")){out_str = json_obj.getJSONObject("payload").get("after").toString();}
else if(op.equals("u")){out_str = json_obj.getJSONObject("payload").get("after").toString();}
else {
is_delete = true;
out_str = json_obj.getJSONObject("payload").get("before").toString();}
LinkedHashMap<String, String> jsonMap = JSON.parseObject(out_str, new TypeReference<LinkedHashMap<String, String>>() {});
int cnt =0;
List out_list = new ArrayList();
for (Map.Entry<String, String> entry : jsonMap.entrySet()) {out_list.add(entry.getValue());
cnt++;
}
out_list.add(is_delete);
String commitTime = Long.toString(System.currentTimeMillis());
out_list.add(commitTime);
System.out.println(out_list);
out_list.add(op);
return out_list;
}
});debezium 更新字段解析样例代码：
public class debeziumJsonParser {public static String getOP(String message){JSONObject json_obj = JSON.parseObject(message);
String op = json_obj.getJSONObject("payload").get("op").toString();
return op;
}
}解析后数据的写入 hudi 表，hive 表样例代码：
lines.foreachRDD(new VoidFunction<JavaRDD<List>>() {
@Override
public void call(JavaRDD<List> stringJavaRDD) throws Exception {if (!stringJavaRDD.isEmpty()) {System.out.println("stringJavaRDD collect---"+stringJavaRDD.collect());
List<Row> rowList =new ArrayList<>();
// 把数据上一步数据写进 stringJavaRdd
for(List row: stringJavaRDD.collect()){String uid = row.get(0).toString();
String name = row.get(1).toString();
String age = row.get(2).toString();
String sex = row.get(3).toString();
String mostlike = row.get(4).toString();
String lastview = row.get(5).toString();
String totalcost = row.get(6).toString();
Boolean _hoodie_is_deleted = Boolean.valueOf(row.get(7).toString());
String commitTime = row.get(8).toString();
String op = row.get(9).toString();
Row returnRow = RowFactory.create(uid, name, age, sex, mostlike, lastview, totalcost, _hoodie_is_deleted, commitTime, op);
rowList.add(returnRow);
}
JavaRDD<Row> stringJavaRdd = jsc.parallelize(rowList);
// 写入表的字段 schema 设计
List<StructField> fields = new ArrayList<>();
fields.add(DataTypes.createStructField("uid", DataTypes.StringType, true));
fields.add(DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true));
fields.add(DataTypes.createStructField("age", DataTypes.StringType, true));
fields.add(DataTypes.createStructField("sex", DataTypes.StringType, true));
fields.add(DataTypes.createStructField("mostlike", DataTypes.StringType, true));
fields.add(DataTypes.createStructField("lastview", DataTypes.StringType, true));
fields.add(DataTypes.createStructField("totalcost", DataTypes.StringType, true));
fields.add(DataTypes.createStructField("_hoodie_is_deleted", DataTypes.BooleanType, true));
fields.add(DataTypes.createStructField("commitTime", DataTypes.StringType, true));
fields.add(DataTypes.createStructField("op", DataTypes.StringType, true));
StructType schema = DataTypes.createStructType(fields);
Dataset<Row> dataFrame = sqlContext.createDataFrame(stringJavaRdd, schema);
Dataset<Row> rowDataset = dataFrame.withColumn("ts", dataFrame.col("commitTime"))
.withColumn("uuid", dataFrame.col("uid"));
// 将数据写入 hudi 表以及 hive 表
rowDataset.write().format("org.apache.hudi")
.option("PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY", "ts")
.option("RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY", "uuid")
.option("hoodie.datasource.write.keygenerator.class", "org.apache.hudi.keygen.NonpartitionedKeyGenerator")
.option("hoodie.table.name", "huditesttable")
.option("hoodie.upsert.shuffle.parallelism", "10")
.option("hoodie.delete.shuffle.parallelism", "10")
.option("hoodie.insert.shuffle.parallelism", "10")
.option("hoodie.bulkinsert.shuffle.parallelism", "10")
.option("hoodie.finalize.write.parallelism", "10")
.option("hoodie.cleaner.parallelism", "10")
.option("hoodie.datasource.write.operation", "upsert")
.option("hoodie.datasource.hive_sync.enable", "true")
.option("hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class", "org.apache.hudi.hive.NonPartitionedExtractor")
.option("hoodie.datasource.hive_sync.database", "default")
.option("hoodie.datasource.hive_sync.table", "hudidebezium")
.option("hoodie.datasource.hive_sync.use_jdbc", "false")
.mode(SaveMode.Append)
.save(savePath);
}
}
});
jssc.start();
jssc.awaitTermination();
jssc.close();Hudi 工作提交命令
source /opt/client/bigdata_env
source /opt/client/Hudi/component_env
spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars /opt/hudi-demo4/fastjson-1.2.4.jar --class hudiIn /opt/hudi-demo4/HudiJavaDemo-1.0-SNAPSHOT.jar
HetuEngine
简介
HetuEngine 是华为 FusionInsight MRS 提供的高性能分布式 SQL 查问、数据虚拟化引擎。能与大数据生态无缝交融，实现海量数据秒级查问；反对多源异构协同，提供数据湖内一站式 SQL 交融剖析。
同时 HetuEngine 领有凋谢的接口，可能反对各报表、剖析软件对接，具体可参考生态地图：https://fusioninsight.github….
上面咱们以帆软 FineBI 为例进行查问、剖析。
配置 FineBI 对接 HetuEngine
JDBC URL: jdbc:presto://172.16.5.51:29860,172.16.5.52:29860/hive/default?serviceDiscoveryMode=hsbroker&tenant=default 查看初始同步数据：
通过 HetuEngine 查看增、改、删除操作
Mysql 减少操作对应 hive 表后果：
Mysql 更改操作对应 hive 表后果：
Mysql 删除操作对应 hive 表后果：
报表：
电影青睐度剖析：
电影标签青睐度剖析：
本文由华为云公布
正文完