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简介： 上海站 Flink Meetup 分享内容，腾讯数据湖的百亿级数据场景落地的案例分享。
本文整顿自腾讯数据湖研发高级工程师陈俊杰在 4 月 17 日 上海站 Flink Meetup 分享的《百亿级实时数据入湖实战》，文章内容为：
- 腾讯数据湖介绍
- 百亿级数据场景落地
- 将来布局
- 总结
GitHub 地址
https://github.com/apache/flink
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一、腾讯数据湖介绍
从上图能够看进去，整个平台比拟大，包含了数据接入、下层的剖析、两头的治理 (如工作治理，剖析治理和引擎治理)，再到最上层的 Table Format。
二、百亿级数据落地场景落地
1. 传统平台架构
如上图所示，过来的传统平台架构无非是两种，一种是 Lambda 架构，一种是 Kappa 架构：
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Lambda 架构中，批和流是离开的，所以运维要有两套集群，一套是 For Spark/Hive，一套是 For Flink。这存在几个问题：
- 第一是运维的老本比拟大；
- 第二是开发成本。例如在业务方面，一会要写 Spark，一会要写 Flink 或者 SQL，总体来说，开发成本对数据分析人员不是特地敌对。
- 第二个是 Kappa 架构。其实就是音讯队列，到底层的传输，再到前面去做一些剖析。它的特点是比拟快，基于 Kafka 有肯定的实时性。
这两种架构各有利弊，最大的问题是存储可能会不对立，导致数据链路割裂。目前咱们平台曾经接入了 Iceberg，上面会依据不同场景，论述遇到的问题及解决的过程。
2. 场景一: 手 Q 平安数据入湖
手机 QQ 平安数据入湖是一个十分典型的场景。
目前的业务场景是音讯队列 TubeMQ 通过 Flink 落地成 ODS 到 Iceberg，而后再用 Flink 做一些用户表的关联，之后做成一个宽表去做一些查问，放到 COS 中，可能会在 BI 场景做一些剖析。
这个过程看似平平无奇，然而要晓得，手 Q 的用户关联维表为 28 亿，每天的音讯队列是百亿级的，因而会面临肯定的挑战。
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小文件挑战
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Flink Writer 产生小文件
Flink 写入没有 shuffle，散发的数据无序，导致小文件多。
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提早要求高
checkpoint 距离短，commit 距离小，放大小文件问题。
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小文件爆炸
几天工夫元数据和数据的小文件同时爆炸，集群压力微小。
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合并小文件又放大问题
为了解决小文件问题，开 Action 进行小文件合并，后果产生更多文件。
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来不及删数据
删除快照，删孤儿文件，然而扫描文件太多，namenode 压力微小。
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解决方案
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Flink 同步合并
- 减少小文件合并 Operators；
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减少 Snapshot 主动清理机制。
1）snapshot.retain-last.nums
2）snapshot.retain-last.minutes
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Spark 异步合并
- 减少后盾服务进行小文件合并和孤儿文件删除；
- 减少小文件过滤逻辑，逐渐删除小文件；
- 减少按分区合并逻辑，防止一次生成太多删除文件导致工作 OOM。
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- Flink 同步合并
把所有的 Data 文件 Commit 之后，会产生一个 Commit Result。咱们会拿 Commit Result 生成一个压缩的工作，再给它并发成多个 Task Manager 去做 Rewrite 的工作，最终把后果 Commit 到 Iceberg 表外面。
当然，这外面的关键所在是 CompactTaskGenerator 怎么做。刚开始的时候咱们想尽量地合并，于是去做表的 scan，把很多文件都扫一遍。然而它的表十分大，小文件十分多，一扫使得整个 Flink 立马挂掉。
咱们想了个办法，每次合并完，增量地去扫数据。从上一个 Replace Operation 外面到当初做一个增量，看这两头又增了多少，哪些合乎 Rewrite 的策略。
这外面其实有许多配置，去看达到了多少个 snapshot，或者达到了多少个文件能够去做合并，这些中央用户能够本人设置。当然，咱们自身也设有默认值，从而保障用户无感知地应用这些性能。
- Fanout Writer 的坑
在 Fanout Writer 时，如果数据量大可能会遇到多层分区。比方手 Q 的数据分省、分市；但分完之后还是很大，于是又分 bucket。此时每个 Task Manager 里可能分到很多分区，每个分区关上一个 Writer，Writer 就会十分的多，造成内存不足。
这里咱们做了两件事件：
- 第一是 KeyBy 反对。依据用户设置的分区做 KeyBy 的动作，而后把雷同分区的汇集在一个 Task Manager 中，这样它就不会关上那么多分区的 Writer。当然，这样的做法会带来一些性能上的损失。
- 第二是做 LRU Writer，在内存外面维持一个 Map。
3. 场景二：新闻平台索引剖析
上方是基于 Iceberg 流批一体的新闻文章在线索引架构。右边是 Spark 采集 HDFS 下面的维表，左边是接入零碎，采集当前会用 Flink 和维表做一个基于 Window 的 Join，而后写到索引流水表中。
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性能
- 准实时明细层；
- 实时流式生产；
- 流式 MERGE INTO；
- 多维分析；
- 离线剖析。
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场景特点
上述场景有以下几个特点：
- 数量级： 索引单表超千亿，单 batch 2000 万，日均千亿；
- 时延需要： 端到端数据可见性分钟级；
- 数据源： 全量、准实时增量、音讯流；
- 生产形式： 流式生产、批加载、点查、行更新、多维分析。
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挑战：MERGE INTO
有用户提出了 Merge Into 的需要，因而咱们从三个方面进行了思考：
- 性能： 将每个 batch join 后的流水表 Merge into 到实时索引表，供上游应用；
- 性能： 上游对索引时效性要求高，须要思考 merge into 能追上上游的 batch 生产窗口；
- 易用性：Table API？还是 Action API？又或是 SQL API？
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解决方案
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第一步
- 参考 Delta Lake 设计 JoinRowProcessor；
- 利用 Iceberg 的 WAP 机制写长期快照。
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第二步
- 可抉择跳过 Cardinality-check；
- 写入时能够抉择只 hash，不排序。
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第三步
- 反对 DataframeAPI；
- Spark 2.4 反对 SQL；
- Spark 3.0 应用社区版本。
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4. 场景三：广告数据分析
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广告数据次要有以下几个特点：
- 数量级： 日均千亿 PB 数据，单条 2K；
- 数据源：SparkStreaming 增量入湖；
- 数据特点： 标签不停减少，schema 不停变换；
- 应用形式： 交互式查问剖析。
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遇到的挑战与对应的解决方案：
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挑战一：Schema 嵌套简单，平铺后近万列，一写就 OOM。
解决方案： 默认每个 Parquet Page Size 设置为 1M，须要依据 Executor 内存进行 Page Size 设置。
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挑战二：30 天数据根本集群撑爆。
解决方案： 提供 Action 进行生命周期治理，文档辨别生命周期和数据生命周期。
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* ** 挑战三：** 交互式查问。** 解决方案：**
* 1）column projection；* 2）predicate push down。三、将来布局
对于将来的布局次要分为内核侧与平台侧。
1. 内核侧
在将来，咱们心愿在内核侧有以下几点布局：
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更多的数据接入
- 增量入湖反对；
- V2 Format 反对；
- Row Identity 反对。
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更快的查问
- 索引反对；
- Alloxio 减速层反对；
- MOR 优化。
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更好的数据治理
- 数据治理 Action；
- SQL Extension 反对；
- 更好的元数据管理。
2. 平台侧
在平台侧咱们有以下几点布局：
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数据治理服务化
- 元数据清理服务化；
- 数据治理服务化。
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增量入湖反对
- Spark 生产 CDC 入湖；
- Flink 生产 CDC 入湖。
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指标监控告警
- 写入数据指标；
- 小文件监控和告警。
四、总结
通过大量生产上的利用与实际，咱们失去三方面的总结：
- 可用性： 通过多个业务线的实战，确认 Iceberg 经得起日均百亿，甚至千亿的考验。
- 易用性： 应用门槛比拟高，须要做更多的工作能力让用户应用起来。
- 场景反对： 目前反对的入湖场景 还没有 Hudi 多，增量读取这块也比拟缺失，须要大家致力补齐。
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