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关于Flink:Flink-Iceberg-在去哪儿的实时数仓实践

jiezi

作者：余东

本文介绍去哪儿数据平台在应用 Flink + Iceberg 0.11 的一些实际。内容包含：

  • 背景及痛点
  • Iceberg 架构
  • 痛点一：Kafka 数据失落
  • 痛点二：近实时 Hive 压力大
  • Iceberg 优化实际
  • 总结

一、背景及痛点

1. 背景

咱们在应用 Flink 做实时数仓以及数据传输过程中，遇到了一些问题：比方 Kafka 数据失落，Flink 联合 Hive 的近实时数仓性能等。Iceberg 0.11 的新个性解决了这些业务场景碰到的问题。比照 Kafka 来说，Iceberg 在某些特定场景有本人的劣势，在此咱们做了一些基于 Iceberg 的实际分享。

2. 原架构计划

原先的架构采纳 Kafka 存储实时数据，其中包含日志、订单、车票等数据。而后用 Flink SQL 或者 Flink datastream 生产数据进行流转。外部自研了提交 SQL 和 Datastream 的平台，通过该平台提交实时作业。

3. 痛点

  • Kafka 存储老本高且数据量大。Kafka 因为压力大将数据过期工夫设置的比拟短，当数据产生反压，积压等状况时，如果在肯定的工夫内没生产数据导致数据过期，会造成数据失落。
  • Flink 在 Hive 上做了近实时的读写反对。为了分担 Kafka 压力，将一些实时性不太高的数据放入 Hive，让 Hive 做分钟级的分区。然而随着元数据一直减少，Hive metadata 的压力日益显著，查问也变得更慢，且存储 Hive 元数据的数据库压力也变大。

二、Iceberg 架构

1. Iceberg 架构解析

术语解析

  • 数据文件（data files）

    Iceberg 表实在存储数据的文件，个别存储在 data 目录下，以“.parquet”结尾。

  • 清单文件（Manifest file）

    每行都是每个数据文件的详细描述，包含数据文件的状态、文件门路、分区信息、列级别的统计信息（比方每列的最大最小值、空值数等）。通过该文件，可过滤掉无关数据，进步检索速度。

  • 快照（Snapshot）

    快照代表一张表在某个时刻的状态。每个快照版本蕴含某个时刻的所有数据文件列表。Data files 存储在不同的 manifest files 外面，manifest files 存储在一个 Manifest list 文件外面，而一个 Manifest list 文件代表一个快照。

2. Iceberg 查问打算

查问打算是在表中查找“查问所需文件”的过程。

  • 元数据过滤

    清单文件包含分区数据元组和每个数据文件的列级统计信息。在打算期间，查问谓词会主动转换为分区数据上的谓词，并首先利用于过滤数据文件。接下来，应用列级值计数，空计数，上限和下限来打消与查问谓词不匹配的文件。

  • Snapshot ID

    每个 Snapshot ID 会关联到一组 manifest files，而每一组 manifest files 蕴含很多 manifest file。

  • manifest files 文件列表

    每个 manifest files 又记录了以后 data 数据块的元数据信息，其中就蕴含了文件列的最大值和最小值，而后依据这个元数据信息，索引到具体的文件块，从而更快的查问到数据。

三、痛点一：Kafka 数据失落

1. 痛点介绍

通常咱们会抉择 Kafka 做实时数仓，以及日志传输。Kafka 自身存储老本很高，且数据保留工夫有时效性，一旦生产积压，数据达到过期工夫后，就会造成数据失落且没有生产到。

2. 解决方案

将实时要求不高的业务数据入湖、比如说能承受 1-10 分钟的提早。因为 Iceberg 0.11 也反对 SQL 实时读取，而且还能保留历史数据。这样既能够加重线上 Kafka 的压力，还能确保数据不失落的同时也能实时读取。

3 . 为什么 Iceberg 只能做近实时入湖？

  1. Iceberg 提交 Transaction 时是以文件粒度来提交。这就没法以秒为单位提交 Transaction，否则会造成文件数量收缩；
  2. 没有在线服务节点。对于实时的高吞吐低提早写入，无奈失去纯实时的响应；
  3. Flink 写入以 checkpoint 为单位，物理数据写入 Iceberg 后并不能间接查问，当触发了 checkpoint 才会写 metadata 文件，这时数据由不可见变为可见。checkpoint 每次执行都会有肯定工夫。

4. Flink 入湖剖析

组件介绍

  • IcebergStreamWriter

    次要用来写入记录到对应的 avro、parquet、orc 文件，生成一个对应的 Iceberg DataFile，并发送给上游算子。

另外一个叫做 IcebergFilesCommitter，次要用来在 checkpoint 到来时把所有的 DataFile 文件收集起来，并提交 Transaction 到 Apache Iceberg，实现本次 checkpoint 的数据写入，生成 DataFile。

  • IcebergFilesCommitter

    为每个 checkpointId 保护了一个 DataFile 文件列表，即 map<Long, List<DataFile>>，这样即便两头有某个 checkpoint 的 transaction 提交失败了，它的 DataFile 文件依然保护在 State 中，仍然能够通过后续的 checkpoint 来提交数据到 Iceberg 表中。

5. Flink SQL Demo

Flink Iceberg 实时入湖流程，生产 Kafka 数据写入 Iceberg，并从 Iceberg 近实时读取数据。

5.1 前期工作

  • 开启实时读写性能

    set execution.type = streaming

  • 开启 table sql hint 性能来应用 OPTIONS 属性

    set table.dynamic-table-options.enabled=true

  • 注册 Iceberg catalog 用于操作 Iceberg 表 

    CREATE CATALOG Iceberg_catalog WITH (\n"+"  'type'='Iceberg',\n"+"  'catalog-type'='Hive',"+"  'uri'='thrift：//localhost：9083'" +
            ");

  • Kafka 实时数据入湖 

    insert into Iceberg_catalog.Iceberg_db.tbl1 \n 
            select * from Kafka_tbl;

  • 数据湖之间实时流转 tbl1 -> tbl2

      insert into Iceberg_catalog.Iceberg_db.tbl2  
    select * from Iceberg_catalog.Iceberg_db.tbl1 
    /*+ OPTIONS('streaming'='true', 
'monitor-interval'='10s',snapshot-id'='3821550127947089987')*/

5.2 参数解释

  • monitor-interval

    间断监督新提交的数据文件的工夫距离 (默认值：1s)。

  • start-snapshot-id

    从指定的快照 ID 开始读取数据、每个快照 ID 关联的是一组 manifest file 元数据文件，每个元数据文件映射着本人的实在数据文件，通过快照 ID，从而读取到某个版本的数据。

6. 踩坑记录

我之前在 SQL Client 写数据到 Iceberg，data 目录数据始终在更新，然而 metadata 没有数据，导致查问的时候没有数，因为 Iceberg 的查问是须要元数据来索引实在数据的。SQL Client 默认没有开启 checkpoint，须要通过配置文件来开启状态。所以会导致 data 目录写入数据而 metadata 目录不写入元数据。

PS：无论通过 SQL 还是 Datastream 入湖，都必须开启 Checkpoint。

7. 数据样例

上面两张图展现的是实时查问 Iceberg 的成果，一秒前和一秒后的数据变动状况。

  • 一秒前的数据

  • 一秒后刷新的数据

四、痛点二：Flink 联合 Hive 的近实时越来越慢

1. 痛点介绍

选用 Flink + Hive 的近实时架构尽管反对了实时读写，然而这种架构带来的问题是随着表和分区增多，将会面临以下问题：

  • 元数据过多

    Hive 将分区改为小时 / 分钟级，尽管进步了数据的准实时性，然而 metestore 的压力也是不言而喻的，元数据过多导致生成查问打算变慢，而且还会影响线上其余业务稳固。

  • 数据库压力变大

    随着元数据减少，存储 Hive 元数据的数据库压力也会减少，一段时间后，还须要对该库进行扩容，比方存储空间。

2. 解决方案

将原先的 Hive 近实时迁徙到 Iceberg。为什么 Iceberg 能够解决元数据量大的问题，而 Hive 在元数据大的时候却容易造成瓶颈？

  • Iceberg 是把 metadata 保护在可拓展的分布式文件系统上，不存在中心化的元数据系统；
  • Hive 则是把 partition 之上的元数据保护在 metastore 外面 (partition 过多则给 mysql 造成微小压力)，而 partition 内的元数据其实是保护在文件内的（启动作业须要列举大量文件能力确定文件是否须要被扫描，整个过程十分耗时）。

五、优化实际

1. 小文件解决

  • Iceberg 0.11 以前，通过定时触发 batch api 进行小文件合并，这样尽管能合并，然而须要保护一套 Actions 代码，而且也不是实时合并的。

    Table table = findTable(options, conf);
Actions.forTable(table).rewriteDataFiles()
        .targetSizeInBytes(10 * 1024) // 10KB
        .execute();

  • Iceberg 0.11 新个性，反对了流式小文件合并。

    通过分区 / 存储桶键应用哈希混洗形式写数据、从源头间接合并文件，这样的益处在于，一个 task 会解决某个分区的数据，提交本人的 Datafile 文件，比方一个 task 只解决对应分区的数据。这样防止了多个 task 解决提交很多小文件的问题，且不须要额定的保护代码，只需在建表的时候指定属性 write.distribution-mode，该参数与其它引擎是通用的，比方 Spark 等。

    CREATE TABLE city_table ( 
     province BIGINT,
     city STRING
  ) PARTITIONED BY (province, city) WITH ('write.distribution-mode'='hash');

2. Iceberg 0.11 排序

2.1 排序介绍

在 Iceberg 0.11 之前，Flink 是不反对 Iceberg 排序功能的，所以之前只能联合 Spark 以批模式来反对排序功能，0.11 新增了排序个性的反对，也意味着，咱们在实时也能够领会到这个益处。

排序的实质是为了扫描更快，因为依照 sort key 做了聚合之后，所有的数据都依照从小到大排列，max-min 能够过滤掉大量的有效数据。

2.2 排序 demo

insert into Iceberg_table select days from Kafka_tbl order by days, province_id;

3. Iceberg 排序后 manifest 详解

参数解释

  • file_path：物理文件地位。
  • partition：文件所对应的分区。
  • lower_bounds：该文件中，多个排序字段的最小值，下图是我的 days 和 province_id 最小值。
  • upper_bounds：该文件中，多个排序字段的最大值，下图是我的 days 和 province_id 最大值。

通过分区、列的上上限信息来确定是否读取 file_path 的文件，数据排序后，文件列的信息也会记录在元数据中，查问打算从 manifest 去定位文件，不须要把信息记录在 Hive metadata，从而加重 Hive metadata 压力，晋升查问效率。

利用 Iceberg 0.11 的排序个性，将天作为分区。按天、小时、分钟进行排序，那么 manifest 文件就会记录这个排序规定，从而在检索数据的时候，进步查问效率，既能实现 Hive 分区的检索长处，还能防止 Hive metadata 元数据过多带来的压力。

六、总结

相较于之前的版本来说，Iceberg 0.11 新增了许多实用的性能，比照了之前应用的旧版本，做以下总结：

  • Flink + Iceberg 排序功能

    在 Iceberg 0.11 以前，排序功能集成了 Spark，但没有集成 Flink，过后用 Spark + Iceberg 0.10 批量迁徙了一批 Hive 表。在 BI 上的收益是：原先 BI 为了晋升 Hive 查问速度建了多级分区，导致小文件和元数据过多，入湖过程中，利用 Spark 排序 BI 常常查问的条件，联合隐式分区，最终晋升 BI 检索速度的同时，也没有小文件的问题，Iceberg 有本身的元数据，也缩小了 Hive metadata 的压力。

    Icebeg 0.11 反对了 Flink 的排序，是一个很实用的性能点。咱们能够把原先 Flink + Hive 的分区转移到 Iceberg 排序中，既能达到 Hive 分区的成果，也能缩小小文件和晋升查问效率。

  • 实时读取数据

    通过 SQL 的编程形式，即可实现数据的实时读取。益处在于，能够把实时性要求不高的，比方业务能够承受 1-10 分钟提早的数据放入 Iceberg 中，在缩小 Kafka 压力的同时，也能实现数据的近实时读取，还能保留历史数据。

  • 实时合并小文件

    在 Iceberg 0.11 以前，须要用 Iceberg 的合并 API 来保护小文件合并，该 API 须要传入表信息，以及定时信息，且合并是按批次这样进行的，不是实时的。从代码上来说，减少了保护和开发成本；从时效性来说，不是实时的。0.11 用 Hash 的形式，从源头对数据进行实时合并，只需在 SQL 建表时指定 (‘write.distribution-mode’=’hash’) 属性即可，不须要手工保护。

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