关于flink:HudiFilnk-Sink-端链路源码解读InsertUpdateUpsert

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1 基本概念

Hoodie 的所有操作都是基于文件的读写，整个文件组织能够分为两类：

  • 数据文件：parquet（列存）和 arvo（行存）格局，COW（Copy On Write）表的话每次写的时候做合并，只存在 parquet，MOR（Merge On Read）则会有 base file（parquet）和增量 log file（arvo），本文里咱们次要聊的是 MOR：
  • 时间轴文件：依据工夫线（instant time）记录对应的操作（compaction、delta commit 等）以及该操作以后处于的状态（REQUESTED、INFLIGHT、COMPLETED），文件里会记录该次操作关联的数据文件。
  • Partition Path + File Id 定位一个 File Group => File Group Id = Partition Path + File IdFile Group + Base Instant Time 定位一个 File Slice.

2 Flink+Hudi 执行流程

Hudi 在 HUDI-4397 中将 Rebalance 优化为 Hash 以防止压缩的时候呈现并发抵触。

3 HoodieTableFactoryKeyGeneratorOptionsFlinkOptions

3.1 配置 Options

基于表定义设置配置，比方：

  • 设置 hoodie record key 的获取策略（即怎么从 record 里拿到 hoodie record key）；
  • 设置 compaction 相干的配置；
  • 设置 hive 相干的配置；
  • 设置读相干的配置；
  • 设置写相干的配置；
  • 设置 source avro schema 的配置;
  • 设置 hoodie record key 和 partition key 相干的配置;
  • ……
    最优先的是主键，如果 table 设置了主键，则以主键作为 FlinkOptions.RECORD_KEY_FIELD 的值：
if (pkColumns.size() > 0) {
  // the PRIMARY KEY syntax always has higher priority than option FlinkOptions#RECORD_KEY_FIELD
  String recordKey = String.join(",", pkColumns);
  conf.setString(FlinkOptions.RECORD_KEY_FIELD, recordKey);
}

Partitioned By 语法指定的 partition key 优先于 table properties：

if (partitionKeys.size() > 0) {
  // the PARTITIONED BY syntax always has higher priority than option FlinkOptions#PARTITION_PATH_FIELD
  conf.setString(FlinkOptions.PARTITION_PATH_FIELD, String.join(",", partitionKeys));
}

如果只有一个 partition key 或没 partition key：

if (partitions.length == 1) {final String partitionField = partitions[0];
    // 没分区键，则设置 NonpartitionedAvroKeyGenerator 作为 FlinkOptions.KEYGEN_CLASS_NAME:
  if (partitionField.isEmpty()) {conf.setString(FlinkOptions.KEYGEN_CLASS_NAME, NonpartitionedAvroKeyGenerator.class.getName());
    LOG.info("Table option [{}] is reset to {} because this is a non-partitioned table",
             FlinkOptions.KEYGEN_CLASS_NAME.key(), NonpartitionedAvroKeyGenerator.class.getName());
    return;
  }
  // 获取分区字段
  DataType partitionFieldType = table.getSchema().getFieldDataType(partitionField)
    .orElseThrow(() -> new HoodieValidationException("Field" + partitionField + "does not exist"));
  // 查看分区字段 类型以及主键是否是联结主键，如果主键是某个字段且分区字段是日期类型，则设置 FlinkOptions.KEYGEN_CLASS_NAME 的值为工夫相干
  if (pks.length <= 1 && DataTypeUtils.isDatetimeType(partitionFieldType)) {
    // timestamp based key gen only supports simple primary key
    setupTimestampKeygenOptions(conf, partitionFieldType);
    return;
  }
}

如果分区字段个数大于一个或主键蕴含字段大于一个（且 FlinkOptions.KEYGEN_CLASS_NAME 尚未被配置过），则设置 ComplexAvroKeyGenerator 作为 FlinkOptions.KEYGEN_CLASS_NAME 的配置值。

4 HoodieTableSinkHoodieRecord

大体构造如下：

4.1 RowDataToHoodieFunction

public void open(Configuration parameters) throws Exception {super.open(parameters);
  this.avroSchema = StreamerUtil.getSourceSchema(this.config);
  // 依据 rowType 递归创立 converter, 即 RowDataToAvroConverter
  this.converter = RowDataToAvroConverters.createConverter(this.rowType);
  // 创立 ComplexAvroKeyGenerator
  this.keyGenerator =
    HoodieAvroKeyGeneratorFactory
    .createKeyGenerator(flinkConf2TypedProperties(this.config));
  this.payloadCreation = PayloadCreation.instance(config);
}

RowDataToAvroConverter
将 Flink SQL 的 RowData 转为 Hudi Record（Arvo 格局）。
ComplexAvroKeyGenerator
外围办法是 getKey，getRecordKeyFieldNames 从 TypedProperties 获取 hoodie.datasource.write.recordkey.field（即 FlinkOptions.RECORD_KEY_FIELD）对应的值。

return KeyGenUtils.getRecordKey(record, getRecordKeyFieldNames(), isConsistentLogicalTimestampEnabled());

因而可知，有主键状况下，Hoodie Record 的 key 即数据主键，或无主键状况下，用户在 DDL With 里设置的 hoodie.datasource.write.recordkey.field。

4.2 BucketAssignFunction

计算每个 HoodieRecord 该写到哪个 File Group 里，即该 HoodieRecord 对应的 HoodieRecordLocation，因为 PartitionPath 在之前已计算失去，因而只需计算该 HoodieRecord 在确定的 PartitionPath 下会分到哪个 FileGroup，在计算过程中，Hoodie 将每个 FileGroup 形象成一个 Bucket，因而这里也能够说是一个分桶的过程。

4.2.1 解决流程

这里的基本思路如下：

  1. 如果这条 HoodieRecord 来过，从状态里拿出老记录，比照新老的 PartitionPath 有没有变动，如果 PartitionPath 没变动，那么间接定位到之前对应的 FileGroup；
  2. 如果 PartitionPath 产生了变动，那么要从新计算这条 HoodieRecord 对应的 FileGroup（即 File Id）；
  3. 如果这条 HoodieRecord 第一次来，获取分区下的所有 BaseFile，筛选小于“小文件阈值”（org.apache.hudi.config.HoodieCompactionConfig#PARQUET_SMALL_FILE_LIMIT 指定，默认是 100 MB）的 BaseFile，依据 File Id 筛选哪些 FileGroup 属于以后 SubTask KeyGroup Range 的解决范畴；

  4. 在第二步的根底上遍历获取到的 FileGroup 数组对 HoodieRecord 尝试进行调配（相似数组遍历），如果以后指向 FileGroup 还可能写入数据，那么就将 HoodieRecord 调配给该 FileGroup，否则就指向下一个 FileGroup：

    public boolean assign() {if (noSpace) {return false;}
  SmallFileAssignState state = states[assignIdx];
  while (!state.canAssign()) {
 assignIdx += 1;
 if (assignIdx >= states.length) {
   noSpace = true;
   return false;
 }
 // move to next slot if possible
 state = states[assignIdx];
  }
  state.assign();
  return true;
}

    如果这些 FileGroup 都写满了，那么创立一个新的 File Id（org.apache.hudi.sink.partitioner.BucketAssigner#createFileIdOfThisTask），将这条 HoodieRecord 调配给新的 FileGroup。

4.2.2 外围构造

4.2.2.1 BuckerAssignFunction
  • indexState：KeyedState，记录了以后该记录对应的分区信息（在此之前有过一次对于 hoodie record key 的 hash）；
  • isChangingRecords：标记改作业数据的写模式是追加写还是可更新，如果 isChangingRecords 是 false，代表该作业只反对追加写，那么间接标记该记录为 INSERT；
  • bucketAssigner：BucketAssigner，专用于计算该条记录分哪个桶（FileGroup）。
4.2.2.2 BucketAssigner
  • smallFileAssignMap：存储 PartitionPath 和已有的小文件汇合的映射；

  • newFileAssignStates：存储 PartitionPath 和新创建的小文件的映射；bucketInfoMap：存储 BucketID（PartitionPath_FileId）和 BucketInfo（PartitionPath + File Id + Bucket Type）的映射。如果该 partition path 对应的小文件都已写到阈值，那就须要创立新的小文件。

    public BucketInfo addInsert(String partitionPath) {
// for new inserts, compute buckets depending on how many records we have for each partition
SmallFileAssign smallFileAssign = getSmallFileAssign(partitionPath);

// first try packing this into one of the smallFiles
if (smallFileAssign != null && smallFileAssign.assign()) {return new BucketInfo(BucketType.UPDATE, smallFileAssign.getFileId(), partitionPath);
}

// if we have anything more, create new insert buckets, like normal
if (newFileAssignStates.containsKey(partitionPath)) {NewFileAssignState newFileAssignState = newFileAssignStates.get(partitionPath);
  if (newFileAssignState.canAssign()) {newFileAssignState.assign();
    final String key = StreamerUtil.generateBucketKey(partitionPath, newFileAssignState.fileId);
    if (bucketInfoMap.containsKey(key)) {
      // the newFileAssignStates is cleaned asynchronously when received the checkpoint success notification,
      // the records processed within the time range:
      // (start checkpoint, checkpoint success(and instant committed))
      // should still be assigned to the small buckets of last checkpoint instead of new one.

      // the bucketInfoMap is cleaned when checkpoint starts.

      // A promotion: when the HoodieRecord can record whether it is an UPDATE or INSERT,
      // we can always return an UPDATE BucketInfo here, and there is no need to record the
      // UPDATE bucket through calling #addUpdate.
      return bucketInfoMap.get(key);
    }
    return new BucketInfo(BucketType.UPDATE, newFileAssignState.fileId, partitionPath);
  }
}
BucketInfo bucketInfo = new BucketInfo(BucketType.INSERT, createFileIdOfThisTask(), partitionPath);
final String key = StreamerUtil.generateBucketKey(partitionPath, bucketInfo.getFileIdPrefix());
bucketInfoMap.put(key, bucketInfo);
NewFileAssignState newFileAssignState = new NewFileAssignState(bucketInfo.getFileIdPrefix(), writeProfile.getRecordsPerBucket());
newFileAssignState.assign();
newFileAssignStates.put(partitionPath, newFileAssignState);
return bucketInfo;
}

    通过 BucketAssigner 计算该条数据对应的 BucketInfo 信息：

  • 调用 getSmallFileAssign 获取指定分区的所有小文件，并依据并行度和最大并行度计算分给以后 subtask 的小文件汇合（SmallFileAssign），这一块逻辑能够类比 Flink 对 Key 进行 Hash Shuffle；
  • 调用 SmallFileAssign 查看这些小文件汇合是否还能写入数据（这些小文件相似一个链式的构造（理论用数组存），从头到尾查看是否还有空间容许数据写入），如果能，则标记 bucketType 为 UPDATE，每个 bucket 对应一个 FileGroup；
  • 查看 PartitionPath 对应的已创立的 newFileAssignStates 还是否写入数据，能的话返回对应 BucketInfo，不能的话创立新的小文件；
  • 更新映射信息的 map。

5 StreamWriteFunction

5.1 Buffer 机制

在为这些数据分完桶后，会先按桶的 ID（BucketID）hash，再由不同的 subtask 进行写入。一条一条写对 HDFS 的网络申请和文件 I / O 都是累赘，因而这里采纳了 buffer 机制，以 Bucket 为单位写一次。
Hudi 为这个 Buffer 机制设计了两层：

  • 每个 Bucket 可缓存的数据量（默认 256 MB）；

  • 所有 Bucket 一共可缓存的数据量（默认 1G）。

    每解决一条记录时，依据 BucketID 放到对应的桶里，并判断这个桶是否已装满数据，如果装满则写出并清空。
    如果该桶没装满，计算所有桶的数据加起来是否超出设定阈值，如果超出，则把存数据量最大的桶写出并清空，否则就缓存该数据不做操作。

    计算 Bucket 是否装满数据是按数据的大小总量而非条数来预估的，这里调用了 jol-core (java object layout) 来计算对象的理论占用空间，但因为波及到一些对操作系统的调用开销，因而没有对每条 HoodieRecord 都进行严格计算，而是通过采样的形式预估该条数据大小：创立一个 [0,99] 的随机数，当这个随机数等于 1 的时候计算一次以后 HoodieRecord 的大小，直到下一次随机数等于 1 之前，都应用这个值作为前面 HoodieRecord 大小的预估值。经调研，jol-core 和 Oracle JDK8 存在不兼容的状况，

5.2 HoodieFlinkWriteClient

每个 checkpoint 能够对应为一次 delta commit 或 compaction，因而每次写数据之前须要读取 .aux/ckp_metadata 目录下的 checkpoint 元数据，以获取该次 delta commit 的 instant time（与 base instant time 不同）。
拿到 instant time 后，Hudi 会对雷同 Hoodie Record Key 的数据进行预合并（precombine），之后 HoodieFlinkWriteClient 创立了 FlinkAppendHandle，FlinkAppendHandle 封装了对一个 FileGroup 的所有 I/O 操作，并保留了要写的 records 的迭代器，而后调用 BaseFlinkCommitActionExecutor.execute(List<HoodieRecord<T>> inputRecords) 办法：

public HoodieWriteMetadata<List<WriteStatus>> execute(List<HoodieRecord<T>> inputRecords) {HoodieWriteMetadata<List<WriteStatus>> result = new HoodieWriteMetadata<>();

  List<WriteStatus> writeStatuses = new LinkedList<>();
  final HoodieRecord<?> record = inputRecords.get(0);
  final String partitionPath = record.getPartitionPath();
  final String fileId = record.getCurrentLocation().getFileId();
  final BucketType bucketType = record.getCurrentLocation().getInstantTime().equals("I")
    ? BucketType.INSERT
    : BucketType.UPDATE;
  handleUpsertPartition(
    instantTime,
    partitionPath,
    fileId,
    bucketType,
    inputRecords.iterator())
    .forEachRemaining(writeStatuses::addAll);
  setUpWriteMetadata(writeStatuses, result);
  return result;
}

这里又应用了模板办法设计模式，handleUpsertPartition 外面依据 Bucket 标识，次要调用两个办法：handleInsert 和 handlerUpdate，最终逻辑由 BaseFlinkDeltaCommitActionExecutor 实现并执行。

5.2.1 Update

public Iterator<List<WriteStatus>> handleUpdate(String partitionPath, String fileId, Iterator<HoodieRecord<T>> recordItr) {FlinkAppendHandle appendHandle = (FlinkAppendHandle) writeHandle;
  appendHandle.doAppend();
  List<WriteStatus> writeStatuses = appendHandle.close();
  return Collections.singletonList(writeStatuses).iterator();}handleUpdate 的逻辑很简略，其实就是调用 FlinkAppendHandle 的 doAppend 办法：public void doAppend() {while (recordItr.hasNext()) {HoodieRecord record = recordItr.next();
    init(record);
    flushToDiskIfRequired(record, false);
    writeToBuffer(record);
  }
  appendDataAndDeleteBlocks(header, true);
  estimatedNumberOfBytesWritten += averageRecordSize * numberOfRecords;
}

遍历数据并对每条数据按如下步骤进行解决：

  1. 做一些初始化操作（只会执行一次）：拉取最新的 FileSlice 信息，如果没有，则新建一个 FileSlice；初始化 writeStatus（写入后果的统计信息）;HUDI-1517（创立一个 marker）; 初始化 HoodieLogFormatWriter：用于把数据写到 LogFile 中，因而创立时会指向一个具体的 LogFile，初始化时获取最新一个 LogFile。

  2. 查看缓冲区的数据量是否达到阈值，是的话刷到磁盘：将这一批数据组装为一个 HoodieLogBlock（具体实现为 HoodieAvroDataBlock）；并把这些 block 刷到对应的 LogFile 中，这里调用 HoodieLogFormatWriter 的 appendBlocks 办法；这里就连上 hadoop 提供的文件读写 API，最终利用 FSDataOutputStream 按肯定格局将数据落盘到 hdfs 中；如果数据落盘后超出 log 文件大小，那么更新其领有的文件句柄（LogFile），即自增 log version；更新 writeStatus：

    // org.apache.hudi.io.HoodieAppendHandle#updateWriteStatus
private void updateWriteStatus(HoodieDeltaWriteStat stat, AppendResult result) {updateWriteStat(stat, result);
  updateWriteCounts(stat, result);
  updateRuntimeStats(stat);
  statuses.add(this.writeStatus);
}
  3. 将该条数据写入到缓冲区。遍历完数据后，缓冲区中可能仍存在数据，因而最初须要再刷一次盘，最初更新下 estimatedNumberOfBytesWritten（该次 append 阶段数据写入量的预估值，在写 MOR 场景下仿佛不须要）。

5.2.2 Insert

与 update 不同的是，解决 Insert Bucket 的数据时采纳了相似懒触发的模型，其实就是在原先数据的迭代器上包了一层 FlinkLazyInsertIterable，当调到其 computeNext（下面的 forEachRemaining 最终会调到这里）办法创立了 HoodieExecutor（Hudi 默认应用 SimpleExecutor），做了两件事：做了一次 transform，依据 ExecutorFactory 的类型，判断是应用原先数据的援用还是原先数据的拷贝；如果是 BOUNDED_IN_MEMORY 或 DISRUPTOR，那么将数据通过生产消费者模式进行异步解决，否则就一般的遍历解决（默认）：

public E execute() {
  try {LOG.info("Starting consumer, consuming records from the records iterator directly");
    while (itr.hasNext()) {O payload = transformFunction.apply(itr.next());
      consumer.consume(payload);
    }

    return consumer.finish();} catch (Exception e) {LOG.error("Failed consuming records", e);
    throw new HoodieException(e);
  }
}

至于 doWrite 办法，能够看做 doAppend 的单次解决逻辑，最终在 consumer.finish() 时再确保将所有数据刷出落盘。

思考：为什么 Insert 和 Update 的数据处理逻辑会有不同？

6 Compaction

做 Compaction 的流程大体能够分为四步：

  1. 调度 compaction：次要的作用是生成一个 base instant time，这个工夫点就是下一个 file slice 的基准工夫；
  2. 基于第一步调度的 compaction 生成 compaction 执行打算（每个 file group 1 个），发送给上游；
  3. 上游算子负责执行 compaction，将 base file 和 log file 进行合并生成一个新的 base file，并将 compaction 后果发送给上游；
  4. 当收到所有 file group 的 compaction 后果，如果都压缩胜利了则提交 compaction 后果。

6.1 调度 Compaction

由 StreamWriteOperatorCoodinator 负责发动（notifyCheckpointComplete），须要满足两个条件：该表为 MOR；开启 compaction.schedule.enabled（默认为 true）。最终执行逻辑在办法 ScheduleCompactionActionExecutor#execute：

public Option<HoodieCompactionPlan> execute() {ValidationUtils.checkArgument(this.table.getMetaClient().getTableType() == HoodieTableType.MERGE_ON_READ,
                                "Can only compact table of type" + HoodieTableType.MERGE_ON_READ + "and not"
                                + this.table.getMetaClient().getTableType().name());
  if (!config.getWriteConcurrencyMode().supportsOptimisticConcurrencyControl()
      && !config.getFailedWritesCleanPolicy().isLazy()) {// TODO(yihua): this validation is removed for Java client used by kafka-connect.  Need to revisit this.
    if (config.getEngineType() == EngineType.SPARK) {
      // if there are inflight writes, their instantTime must not be less than that of compaction instant time
      table.getActiveTimeline().getCommitsTimeline().filterPendingExcludingMajorAndMinorCompaction().firstInstant()
        .ifPresent(earliestInflight -> ValidationUtils.checkArgument(HoodieTimeline.compareTimestamps(earliestInflight.getTimestamp(), HoodieTimeline.GREATER_THAN, instantTime),
          "Earliest write inflight instant time must be later than compaction time. Earliest :" + earliestInflight
          + ", Compaction scheduled at" + instantTime));
    }
    // Committed and pending compaction instants should have strictly lower timestamps
    List<HoodieInstant> conflictingInstants = table.getActiveTimeline()
      .getWriteTimeline().filterCompletedAndCompactionInstants().getInstantsAsStream()
      .filter(instant -> HoodieTimeline.compareTimestamps(instant.getTimestamp(), HoodieTimeline.GREATER_THAN_OR_EQUALS, instantTime))
      .collect(Collectors.toList());
    ValidationUtils.checkArgument(conflictingInstants.isEmpty(),
                                  "Following instants have timestamps >= compactionInstant (" + instantTime + ") Instants :"
                                  + conflictingInstants);
  }

  HoodieCompactionPlan plan = scheduleCompaction();
  Option<HoodieCompactionPlan> option = Option.empty();
  if (plan != null && nonEmpty(plan.getOperations())) {extraMetadata.ifPresent(plan::setExtraMetadata);
    try {if (operationType.equals(WriteOperationType.COMPACT)) {
        HoodieInstant compactionInstant = new HoodieInstant(HoodieInstant.State.REQUESTED,
                                                            HoodieTimeline.COMPACTION_ACTION, instantTime);
        table.getActiveTimeline().saveToCompactionRequested(compactionInstant,
                                                            TimelineMetadataUtils.serializeCompactionPlan(plan));
      } else {
        HoodieInstant logCompactionInstant = new HoodieInstant(HoodieInstant.State.REQUESTED,
                                                               HoodieTimeline.LOG_COMPACTION_ACTION, instantTime);
        table.getActiveTimeline().saveToLogCompactionRequested(logCompactionInstant,
                                                               TimelineMetadataUtils.serializeCompactionPlan(plan));
      }
    } catch (IOException ioe) {throw new HoodieIOException("Exception scheduling compaction", ioe);
    }
    option = Option.of(plan);
  }

  return option;
}
  1. 做一些校验，比方不能有比该 instant 比以后 compaction 更加新的已实现的 compaction；
  2. 依据预设的 compaction 策略判断以后是否该生成 compaction，如 delta commit 次数是否达到阈值；获取 table 的所有分区，并从每个分区下获取所有最新的 flie slice（每个 file group 有好几个 file slice，获取 instant time 最大的一个），为每个 file slice 生成一个 HoodieCompactionOperation，将这些 HoodieCompactionOperation 包装成一个 HoodieCompactionPlan；

  3. 将序列化后的后果别离记录到 .aux 目录和 .hoodie 目录下，文件名为 <instant time>.compaction.requested。

    // org.apache.hudi.common.table.timeline.HoodieActiveTimeline#saveToCompactionRequested(org.apache.hudi.common.table.timeline.HoodieInstant, org.apache.hudi.common.util.Option<byte[]>, boolean)
public void saveToCompactionRequested(HoodieInstant instant, Option<byte[]> content, boolean overwrite) {ValidationUtils.checkArgument(instant.getAction().equals(HoodieTimeline.COMPACTION_ACTION));
  // Write workload to auxiliary folder
  createFileInAuxiliaryFolder(instant, content);
  createFileInMetaPath(instant.getFileName(), content, overwrite);
}

    思考：.hoodie 目录和 .axu 目录都存有执行 compaction 须要的元数据，看起来是冗余的，为什么每次先写 .aux 再写 .hoodie？有两次文件 I/O 操作，仿佛是一个多余的开销？
    依据 HUDI-546：We need to stop writing compaction plans in .aux folder as we have stopped doing renames in timeline folder. THis is not done in 0.5.1 to preserve backwards compatibility between 0.5.0 and 0.5.1 for readers and writers. The PR (linked above) provides support to handle the case when future writers stop writing compaction plan. Once, the PR is released, we need a follow-up step to stop reading and writing to .aux folder.
    hudi 的老版本中 .hoodie 目录下的文件可能被重命名，因而额定应用了 .aux 存取 compaction 须要的元数据。

6.2 生成 Compaction Plan

org.apache.hudi.sink.compact.CompactionPlanOperator，生成 CompactionPlanEvent，发送给上游执行 Compaction：

  1. 从 Active Timeline 里找到最老的 REQUESTED 状态的 instant time（从 .hoodie 目录下读相应文件），这里是思考到可能调度了多个 compaction 都尚未执行，那么先执行最早的 compaction；

  2. 依据 instant time 计算失去文件名，从 basePath/.aux 里读取相应文件（如果找不到对应文件，则再从 .hoodie 目录下读），并反序列化失去 HoodieCompactionPlan，外面蕴含一系列 HoodieCompactionOperation，每个 HoodieCompactionOperation 标识该压缩操作对应的 file slice 信息；目前代码曾经做了兼容，如果 .aux 目录读不到，就从 .hoodie 目录读。

    public Option<byte[]> readCompactionPlanAsBytes(HoodieInstant instant) {
  try {
 // Reading from auxiliary path first. In future release, we will cleanup compaction management
 // to only write to timeline and skip auxiliary and this code will be able to handle it.
 return readDataFromPath(new Path(metaClient.getMetaAuxiliaryPath(), instant.getFileName()));
  } catch (HoodieIOException e) {
 // This will be removed in future release. See HUDI-546
 if (e.getIOException() instanceof FileNotFoundException) {return readDataFromPath(new Path(metaClient.getMetaPath(), instant.getFileName()));
 } else {throw e;}
  }
}
  3. 将该 compaction 的状态从 REQUESTED 更新为 INFLIGHT，即在 .hoodie 目录下创立 <instant time>.compaction.inflight
  4. List<HoodieCompactionOperation> 通过转换失去 List<CompactionOperation>，将每个 CompactionOperation 包装成 CompactionPlanEvent 下发给上游算子（其实就是减少了 instant time 字段标识该次压缩工夫）。

6.3 执行 Compaction

将 BaseFile 和 LogFiles 合并，并将压缩后果（CompactionCommitEvent）下发，这里的压缩后果里记录的是该操作的一些后果信息而非理论数据，比方数据写到了哪个分区的哪个 FileGroup，写了多少条数据等等。

6.4 提交 Compaction 后果

  1. 从 CompactionCommitEvent 读取到 InstantTime；

  2. 读取 InstantTime 对应的 Compaction 元数据，查看是否所有的 CompactionCommitEvent 到齐；

    HoodieCompactionPlan compactionPlan = compactionPlanCache.computeIfAbsent(instant, k -> {
  try {
 return CompactionUtils.getCompactionPlan(this.writeClient.getHoodieTable().getMetaClient(), instant);
  } catch (Exception e) {throw new HoodieException(e);
  }
});

boolean isReady = compactionPlan.getOperations().size() == events.size();
  3. 如果有任意一个 CompactionCommitEvent 标记失败，rollback 回滚；

  4. 将压缩后果写到元数据表里:

    Writer implementation backed by an internal hudi table. Partition and file listing are saved within an internal MOR table called Metadata Table. This table is created by listing files and partitions (first time) and kept in sync using the instants on the main dataset.Hoodie 新版本用一个 MOR 表存储整个表的元数据信息（<table name>_metadata）。

  5. 更新该次 compaction 从 INFLIGHT 到 COMPLETED，即在 .hoodie 下创立 <instant time>.commit 文件，写入压缩后果。

    提交过程并不会删除 .aux 目录下的文件

正文完
flink
发表至： flink
2023-04-05
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