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使用 Flink Hudi 构建流式数据湖平台

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摘要 本文整理自阿里巴巴技术专家陈玉兆 (玉兆)、阿里巴巴开发工程师刘大龙 (风离) 在 Flink Forward Asia 2021 实时数据湖专场的演讲。主要内容包括:

  1. Apache Hudi 101
  2. Flink Hudi Integration
  3. Flink Hudi Use Case
  4. Apache Hudi Roadmap

Tips:点击「阅读原文」查看原文视频 & 演讲PDF~

一、Apache Hudi 101


提到数据湖,大家都会有这样的疑问,什么是数据湖?为什么数据湖近两年热度很高?数据湖其实不是一个新的概念,最早的数据湖概念在 80 年代就已经提出,当时对数据湖的定义是原始数据层,可以存放各种结构化、半结构化甚至非结构化的数据。像机器学习、实时分析等很多场景都是在查询的时候确定数据的 Schema。


湖存储成本低、灵活性高的特性,非常适用于做查询场景的中心化存储。伴随着近年来云服务的兴起,尤其是对象存储的成熟,越来越多的企业选择在云上构建存储服务。数据湖的存算分离架构非常适合当前的云服务架构,通过快照隔离的方式,提供基础的 acid 事务,同时支持对接多种分析引擎适配不同的查询场景,可以说湖存储在成本和开放性上占了极大优势。

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当前的湖存储已经开始承担数仓的功能,通过和计算引擎对接实现湖仓一体的架构。湖存储是一种 table format,在原有的 data format 基础上封装了 table 的高级语义。Hudi 从 2016 年开始将数据湖投入实践,当时是为了解决大数据场景下文件系统上的数据更新问题,Hudi 类 LSM 的 table format 当前在湖格式中是独树一帜的,对近实时更新比较友好,语义也相对完善。

Table format 是当前流行的三种数据湖格式的基础属性,而 Hudi 从项目之初就一直朝着平台方向去演化,拥有比较完善的数据治理和 table service,比如用户在写入的时候可以并发地优化文件的布局,metadata table 可以大幅优化写入时查询端的文件查找效率。

下面介绍一些 Hudi 的基础概念。

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Timeline service 是 Hudi 事务层的核心抽象,Hudi 所有数据操作都是围绕着 timeline service 来展开的,每次操作通过 instant 抽象绑定一个特定的时间戳,一连串的 instant 构成了 timeline service,每一个 instance 记录了对应的 action 和状态。通过 timeline service,Hudi 可以知道当前表操作的状态,通过一套文件系统视图的抽象结合 timeline service,可以对 table 当前的 reader 和 writer 暴露特定时间戳下的文件布局视图。

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file group 是 Hudi 在文件布局层的核心抽象,每一个 file group 相当于一个 bucket,通过文件大小来来划分,它的每次写入行为都会产生一个新的版本,一个版本被抽象为一个 file slice,file slice 内部维护了相应版本的数据文件。当一个 file group 写入到规定的文件大小的时候,就会切换一个新的 file group。

Hudi 在 file slice 的写入行为可以抽象成两种语义, copy on write 和 merge on read。

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copy on write 每次都会写全量数据,新数据会和上一个 file slice 的数据 merge,然后再写一个新的 file slice,产生一个新的 bucket 的文件。

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而 merge on read 则比较复杂一些,它的语义是追加写入,即每次只写增量数据,所以不会写新的 file slice。它首先会尝试追加之前的 file slice,只有当该写入的 file slice 被纳入压缩计划之后,才会切新的 file slice。

二、Flink Hudi Integration


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Flink Hudi 的写入 pipeline 由几个算子构成。第一个算子负责将 table 层的 rowdata 转换成 Hudi 的消息格式 HudiRecord。接着经过一个 Bucket Assigner,它主要负责将已经转好的 HudiRecord 分配到特定的 file group 中,接着分好 file group 的 record 会流入 Writer 算子执行真正的文件写入。最后还有一个 coordinator,负责 Hudi table 层的 table service 调度以及新事务的发起和提交。此外,还有一些后台的清理角色负责清理老版本的数据。

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当前的设计中,每一个 bucket assign task 都会持有一个 bucket assigner,它独立维护自己的一组 file group。在写入新数据或非更新 insert 数据的时候,bucket assign task 会扫描文件视图,优先将这一批新的数据写入到被判定为小 bucket 的 file group 里。

比如上图, file group 默认大小是 120M,那么左图的 task1 会优先写到 file group1和 file group2,注意这里不会写到 file group3,这是因为 file group3 已经有 100M 数据,对于比较接近目标阈值的 bucket 不再写入可以避免过度写放大。而右图中的 task2 会直接写一个新的 file group,不会去追加那些已经写的比较大的 file group 了。

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接下来介绍 Flink Hudi 写流程的状态切换机制。作业刚启动时,coordinator 会先尝试去文件系统上新建这张表,如果当前表不存在,它就会去文件目录上写一些 meta 信息,也就是构建一个表。收到所有 task 的初始化 meta 信息后,coordinator 会开启一个新的 transaction,write task 看到 transaction 的发起后,就会解锁当前数据的 flush 行为。

Write Task 会先积攒一批数据,这里有两种 flush 策略,一种是当前的数据 buffer 达到了指定的大小,就会把内存中的数据 flush 出去;另一种是当上游的 checkpoint barrier 到达需要做快照的时候,会把所有内存中的数据 flush 到磁盘。每次 flush 数据之后都会把 meta 信息发送给 coordinator。coordinator 收到 checkpoint 的 success 事件后,会提交对应的事务,并且发起下一个新的事务。writer task 看到新事务后,又会解锁下一轮事务的写入。这样,整个写入流程就串起来了。

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Flink Hudi Write 提供了非常丰富的写入场景。当前支持对 log 数据类型的写入,即非更新的数据类型,同时支持小文件合并。另外对于 Hudi 的核心写入场景比如更新流、CDC 数据也都是 Hudi 重点支持的。同时,Flink Hudi 还支持历史数据的高效率批量导入,bucket insert 模式可以一次性将比如 Hive 中的离线数据或者数据库中的离线数据,通过批量查询的方式,高效导入 Hudi 格式中。另外,Flink Hudi 还提供了全量和增量的索引加载,用户可以一次性将批量数据高效导入湖格式,再通过对接流的写入程序,实现全量接增量的数据导入。

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Flink Hudi read 端也支持了非常丰富的查询视图,目前主要支持的有全量读取、历史时间 range 的增量读取以及流式读取。

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上图是一段通过 Flink sql 写 Hudi 的例子,Hudi 支持的 use case 非常丰富,也尽量简化了用户需要配置的参数。通过简单配置表 path、 并发以及 operation type,用户可以非常方便地将上游的数据写入到 Hudi 格式中。

三、Flink Hudi Use Case


下面介绍 Flink Hudi 的经典应用场景。

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第一个经典场景是 DB 导入数据湖。目前 DB 数据导入数据湖有两种方式:可以通过 CDC connector 一次性将全量和增量数据导入到 Hudi 格式中;也可以通过消费 Kafka 上的 CDC changelog,通过 Flink 的 CDC format 将数据导入到 Hudi 格式。

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第二个经典场景是流计算的 ETL (近实时的 olap 分析)。通过对接上游流计算简单的一些 ETL,比如双流 join 或双流 join 接一个 agg,直接将变更流写入到 Hudi 格式中,然后下游的 read 端可以对接传统经典的 olap 引擎比如 presto、spark 来做端到端的近实时查询。

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第三个经典场景和第二个有些类似, Hudi 支持原生的 changelog,也就是支持保存 Flink 计算中行级别的变更。基于这个能力,通过流读消费变更的方式,可以实现端到端的近实时的 ETL 生产。

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未来,社区两个大版本主要的精力还是放在流读和流写方向,并且会加强流读的语义;另外在 catalog 和 metadata 方面会做自管理;我们还会在近期推出一个 trino 原生的 connector 支持,取代当前读 Hive 的方式,提高效率。

四、Apache Hudi Roadmap


下面是一个 MySql 到 Hudi 千表入湖的演示。

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首先数据源这里我们准备了两个库,benchmark1 和 benchmark2,benchmark1 下面有 100 张表,benchmark2 下面有 1000 张表。因为千表入湖强依赖于 catalog,所以我们首先要创建 catalog,对于数据源我们要创建 MySql catalog,对于目标我们要创建 Hudi catalog。MySql catalog 用于获取所有源表相关的信息,包括表结构、表的数据等。Hudi catalog 用于创建目标。

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执行两条 sql 语句以后,两条 catalog 就创建成功了。

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接下来到作业开发页面创建一个千表入湖的作业。只需要简单的 9 行 SQL,第一种语法是 create database as database,它的作用是把 MySql benchmark1 库下所有的表结构和表数据一键同步到 Hudi CDS demo 库,表的关系是一对一映射。第二条语法是 create table as table,它的作用是把 MySql benchmark2 库下所有匹配 sbtest. 正则表达式的表同步到 Hudi 的 DB1 下的 ctas_dema 表里面,是多对一的映射关系,会做分库分表的合并。

接着我们运行并上线,然后到作业运维的页面去启动作业,可以看到配置信息已经更新了,说明已经重新上线过。接着点击启动按钮,启动作业。然后就可以到作业总览页面查看作业相关的状态信息。

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上图是作业的拓扑,非常复杂,有 1100 张源表和 101 张目标表。这里我们做了一些优化 —— source merge,把所有的表合并到一个节点里,可以在增量 binlog 拉取阶段只拉取一次,减轻对 MySql 的压力。

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接下来刷新 oss 页面,可以看到已经多了一个 cdas_demo 路径,进入 subtest1 路径,可以看到已经有元数据在写入,表明数据其实在写入过程中。

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再到作业开发页面写一个简单的 SQL 查询某张表,来验证一下数据是否真的在写入。执行上图 SQL 语句,可以看到数据已经可以查询到,这些数据与插入的数据是一致的。

我们利用 catalog 提供的元数据能力,结合 CDS 和 CTS 语法,通过几行简单的 SQL,就能轻松实现几千张表的数据入湖,极大简化了数据入湖的流程,降低了开发运维的工作量。

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