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内容简要：
一、数据仓库架构降级的背景
二、基于 Iceberg 的湖仓一体架构实际
三、总结与收益
四、后续布局
<p style=”text-align:center”> GitHub 地址
https://github.com/apache/flink
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一、数据仓库架构降级的背景
1. 基于 Hive 的数据仓库的痛点
原有的数据仓库齐全基于 Hive 建造而成，次要存在三大痛点：
痛点一：不反对 ACID
1）不反对 Upsert 场景；
2）不反对 Row-level delete，数据修改老本高。
痛点二：时效性难以晋升
1）数据难以做到准实时可见；
2）无奈增量读取，无奈实现存储层面的流批对立；
3）无奈反对分钟级提早的数据分析场景。
痛点三：Table Evolution
1）写入型 Schema，对 Schema 变更反对不好；
2）Partition Spec 变更反对不敌对。
2. Iceberg 要害个性
Iceberg 次要有四大要害个性：反对 ACID 语义、增量快照机制、凋谢的表格局和流批接口反对。
反对 ACID 语义
- 不会读到不残缺的 Commit；
- 基于乐观锁反对并发 Commit；
- Row-level delete，反对 Upsert。
增量快照机制
- Commit 后数据即可见（分钟级）；
- 可回溯历史快照。
凋谢的表格局
- 数据格式：parquet、orc、avro
- 计算引擎：Spark、Flink、Hive、Trino/Presto
流批接口反对
- 反对流、批写入；
- 反对流、批读取。
二、基于 Iceberg 的湖仓一体架构实际
湖仓一体的意义就是说我不须要看见湖和仓，数据有着买通的元数据的格局，它能够自在的流动，也能够对接下层多样化的计算生态。
——贾扬清（阿里云计算平台高级研究员）
1. Append 流入湖的链路
上图为日志类数据入湖的链路，日志类数据蕴含客户端日志、用户端日志以及服务端日志。这些日志数据会实时录入到 Kafka，而后通过 Flink 工作写到 Iceberg 外面，最终存储到 HDFS。
2. Flink SQL 入湖链路买通
咱们的 Flink SQL 入湖链路买通是基于“Flink 1.11 + Iceberg 0.11”实现的，对接 Iceberg Catalog 咱们次要做了以下内容：
1）Meta Server 减少对 Iceberg Catalog 的反对；
2）SQL SDK 减少 Iceberg Catalog 反对。
而后在这根底上，平台凋谢 Iceberg 表的治理性能，使得用户能够本人在平台上建 SQL 的表。
3. 入湖 – 反对代理用户
第二步是外部的实际，对接现有估算体系、权限体系。
因为之前平台做实时作业的时候，平台都是默认为 Flink 用户去运行的，之前存储不波及 HDFS 存储，因而可能没有什么问题，也就没有思考估算划分方面的问题。
然而当初写 Iceberg 的话，可能就会波及一些问题。比方数仓团队有本人的集市，数据就应该写到他们的目录上面，估算也是划到他们的估算下，同时权限和离线团队账号的体系买通。
如上所示，这块次要是在平台上做了代理用户的性能，用户能够去指定用哪个账号去把这个数据写到 Iceberg 外面，实现过程次要有以下三个。
减少 Table 级别配置：’iceberg.user.proxy’ = ‘targetUser’
1）启用 Superuser
2）团队账号鉴权
拜访 HDFS 时启用代理用户：
拜访 Hive Metastore 时指定代理用户
1）参考 Spark 的相干实现：
org.apache.spark.deploy.security.HiveDelegationTokenProvider
2）动静代理 HiveMetaStoreClient，应用代理用户拜访 Hive metastore
4. Flink SQL 入湖示例
DDL + DML
5. CDC 数据入湖链路
如上所示，咱们有一个 AutoDTS 平台，负责业务库数据的实时接入。咱们会把这些业务库的数据接入到 Kafka 外面，同时它还反对在平台上配置散发工作，相当于把进 Kafka 的数据散发到不同的存储引擎里，在这个场景下是散发到 Iceberg 里。
6. Flink SQL CDC 入湖链路买通
上面是咱们基于“Flink1.11 + Iceberg 0.11”反对 CDC 入湖所做的改变：
改良 Iceberg Sink：
Flink 1.11 版本为 AppendStreamTableSink，无奈解决 CDC 流，批改并适配。
表治理
1）反对 Primary key（PR1978）
2）开启 V2 版本：’iceberg.format.version’ = ‘2’
7. CDC 数据入湖
1. 反对 Bucket
Upsert 场景下，须要确保同一条数据写入到同一 Bucket 下，这又如何实现？
目前 Flink SQL 语法不反对申明 bucket 分区，通过配置的形式申明 Bucket：
‘partition.bucket.source’=’id’, // 指定 bucket 字段
‘partition.bucket.num’=’10’, // 指定 bucket 数量
2. Copy-on-write sink
做 Copy-on-Write 的起因是本来社区的 Merge-on-Read 不反对合并小文件，所以咱们长期去做了 Copy-on-write sink 的实现。目前业务始终在测试应用，成果良好。
上方为 Copy-on-Write 的实现，其实跟原来的 Merge-on-Read 比拟相似，也是有 StreamWriter 多并行度写入 和 FileCommitter 单并行度程序提交。
在 Copy-on-Write 外面，须要依据表的数据量正当设置 Bucket 数，无需额定做小文件合并。
StreamWriter 在 snapshotState 阶段多并行度写入
1）减少 Buffer；
2）写入前须要判断上次 checkpoint 曾经 commit 胜利；
3）按 bucket 分组、合并，一一 Bucket 写入。
FileCommitter 单并行度程序提交
1）table.newOverwrite()
2）Flink.last.committed.checkpoint.id
8. 示例 – CDC 数据配置入湖
如上图所示，在理论应用中，业务方能够在 DTS 平台上创立或配置散发工作即可。
实例类型抉择 Iceberg 表，而后抉择指标库，表明要把哪个表的数据同步到 Iceberg 里，而后能够选原表和指标表的字段的映射关系是什么样的，配置之后就能够启动散发工作。启动之后，会在实时计算平台 Flink 外面提交一个实时工作，接着用 Copy-on-write sink 去实时地把数据写到 Iceberg 表外面。
9. 入湖其余实际
实际一：缩小 empty commit
问题形容：
在上游 Kafka 长期没有数据的状况下，每次 Checkpoint 依旧会生成新的 Snapshot，导致大量的空文件和不必要的 Snapshot。
解决方案（PR – 2042）：
减少配置 Flink.max-continuousempty-commits，在间断指定次数 Checkpoint 都没有数据后才真正触发 Commit，生成 Snapshot。
实际二：记录 watermark
问题形容：
目前 Iceberg 表自身无奈间接反映数据写入的进度，离线调度难以精准触发上游工作。
解决方案（PR – 2109）：
在 Commit 阶段将 Flink 的 Watermark 记录到 Iceberg 表的 Properties 中，可直观的反映端到端的提早状况，同时能够用来判断分区数据完整性，用于调度触发上游工作。
实际三：删表优化
问题形容：
删除 Iceberg 可能会很慢，导致平台接口相应超时。因为 Iceberg 是面向对象存储来形象 IO 层的，没有疾速革除目录的办法。
解决方案：
扩大 FileIO，减少 deleteDir 办法，在 HDFS 上疾速删除表数据。
10. 小文件合并及数据清理
定期为每个表执行批处理工作（spark 3），分为以下三个步骤：
1. 定期合并新增分区的小文件：
rewriteDataFilesAction.execute(); 仅合并小文件，不会删除旧文件。
2. 删除过期的 snapshot，清理元数据及数据文件：
table.expireSnapshots().expireOld erThan(timestamp).commit();
3. 清理 orphan 文件，默认清理 3 天前，且无奈涉及的文件：
removeOrphanFilesAction.older Than(timestamp).execute();
11. 计算引擎 – Flink
Flink 是实时平台的外围计算引擎，目前次要反对数据入湖场景，次要有以下几个方面的特点。
数据准实时入湖：
Flink 和 Iceberg 在数据入湖方面集成度最高，Flink 社区被动拥抱数据湖技术。
平台集成：
AutoStream 引入 IcebergCatalog，反对通过 SQL 建表、入湖 AutoDTS 反对将 MySQL、SQLServer、TiDB 表配置入湖。
流批一体：
在流批一体的理念下，Flink 的劣势会逐步体现进去。
12. 计算引擎 – Hive
Hive 在 SQL 批处理层面 Iceberg 和 Spark 3 集成度更高，次要提供以下三个方面的性能。
定期小文件合并及 meta 信息查问：
SELECT * FROM prod.db.table.history 还可查看 snapshots, files, manifests。
离线数据写入：
1）Insert into 2）Insert overwrite 3）Merge into
剖析查问：
次要反对日常的准实时剖析查问场景。
13. 计算引擎 – Trino/Presto
AutoBI 曾经和 Presto 集成，用于报表、剖析型查问场景。
Trino
1）间接将 Iceberg 作为报表数据源
2）须要减少元数据缓存机制：https://github.com/trinodb/tr…
Presto
社区集成中：https://github.com/prestodb/p…
14. 踩过的坑
1. 拜访 Hive Metastore 异样
问题形容：HiveConf 的构造方法的误用，导致 Hive 客户端中申明的配置被笼罩，导致拜访 Hive metastore 时异样
解决方案（PR-2075）：修复 HiveConf 的结构，显示调用 addResource 办法，确保配置不会被笼罩：hiveConf.addResource(conf);
2.Hive metastore 锁未开释
问题形容：“CommitFailedException: Timed out after 181138 ms waiting for lock xxx.”起因是 hiveMetastoreClient.lock 办法，在未取得锁的状况下，也须要显示 unlock，否则会导致下面异样。
解决方案（PR-2263）：优化 HiveTableOperations#acquireLock 办法，在获取锁失败的状况下显示调用 unlock 来开释锁。
3. 元数据文件失落
问题形容：Iceberg 表无法访问，报“NotFoundException Failed to open input stream for file : xxx.metadata.json”
解决方案（PR-2328）：当调用 Hive metastore 更新 iceberg 表的 metadata_location 超时后，减少查看机制，确认元数据未保留胜利后再删除元数据文件。
三、收益与总结
1. 总结
通过对湖仓一体、流批交融的摸索，咱们别离做了总结。
湖仓一体
1）Iceberg 反对 Hive Metastore；
2）总体应用上与 Hive 表相似：雷同数据格式、雷同的计算引擎。
流批交融
准实时场景下实现流批对立：同源、同计算、同存储。
2. 业务收益
数据时效性晋升：
入仓提早从 2 小时以上升高到 10 分钟以内；算法外围工作 SLA 提前 2 小时实现。
准实时的剖析查问：
联合 Spark 3 和 Trino，反对准实时的多维分析查问。
特色工程提效：
提供准实时的样本数据，进步模型训练时效性。
CDC 数据准实时入仓：
能够在数仓针对业务表做准实时剖析查问。
3. 架构收益 – 准实时数仓
上方也提到了，咱们反对准实时的入仓和剖析，相当于是为后续的准实时数仓建设提供了根底的架构验证。准实时数仓的劣势是一次开发、口径对立、对立存储，是真正的批流一体。劣势是实时性较差，原来可能是秒级、毫秒级的提早，当初是分钟级的数据可见性。
然而在架构层面上，这个意义还是很大的，后续咱们能看到一些心愿，能够把整个原来“T + 1”的数仓，做成准实时的数仓，晋升数仓整体的数据时效性，而后更好地反对上下游的业务。
四、后续布局
1. 跟进 Iceberg 版本
全面凋谢 V2 格局，反对 CDC 数据的 MOR 入湖。
2. 建设准实时数仓
基于 Flink 通过 Data pipeline 模式对数仓各层表全面提速。
3. 流批一体
随着 upsert 性能的逐步完善，继续摸索存储层面流批一体。
4. 多维分析
基于 Presto/Spark3 输入准实时多维分析。
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