Iceberg 實踐 | 汽車之家：基于 Flink + Iceberg 的湖倉一體架構(gòu)實踐

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1. 基于 Hive 的數(shù)據(jù)倉庫的痛點

原有的數(shù)據(jù)倉庫完全基于 Hive 建造而成，主要存在三大痛點：

痛點一：不支持 ACID

1）不支持 Upsert 場景；

2）不支持 Row-level delete，數(shù)據(jù)修正成本高。

痛點二：時效性難以提升

1）數(shù)據(jù)難以做到準(zhǔn)實時可見；

2）無法增量讀取，無法實現(xiàn)存儲層面的流批統(tǒng)一；

3）無法支持分鐘級延遲的數(shù)據(jù)分析場景。

痛點三：Table Evolution

1）寫入型 Schema，對 Schema 變更支持不好；

2）Partition Spec 變更支持不友好。

2. Iceberg 關(guān)鍵特性

Iceberg 主要有四大關(guān)鍵特性：支持 ACID 語義、增量快照機制、開放的表格式和流批接口支持。

• 支持 ACID 語義

• 不會讀到不完整的 Commit；

• 基于樂觀鎖支持并發(fā) Commit；

• Row-level delete，支持 Upsert。

  
  

• 增量快照機制

  
  

• Commit 后數(shù)據(jù)即可見（分鐘級）；

• 可回溯歷史快照。

  
  

• 開放的表格式

• 數(shù)據(jù)格式：parquet、orc、avro

• 計算引擎：Spark、Flink、Hive、Trino/Presto

  
  

• 流批接口支持

• 支持流、批寫入；

• 支持流、批讀取。

  
  

湖倉一體的意義就是說我不需要看見湖和倉，數(shù)據(jù)有著打通的元數(shù)據(jù)的格式，它可以自由的流動，也可以對接上層多樣化的計算生態(tài)。

——賈揚清（阿里云計算平臺高級研究員）

1. Append 流入湖的鏈路

上圖為日志類數(shù)據(jù)入湖的鏈路，日志類數(shù)據(jù)包含客戶端日志、用戶端日志以及服務(wù)端日志。這些日志數(shù)據(jù)會實時錄入到 Kafka，然后通過 Flink 任務(wù)寫到 Iceberg 里面，最終存儲到 HDFS。

2. Flink SQL 入湖鏈路打通

我們的 Flink SQL 入湖鏈路打通是基于 “Flink 1.11 + Iceberg 0.11” 完成的，對接 Iceberg Catalog 我們主要做了以下內(nèi)容：

1）Meta Server 增加對 Iceberg Catalog 的支持；

2）SQL SDK 增加 Iceberg Catalog 支持。

然后在這基礎(chǔ)上，平臺開放 Iceberg 表的管理功能，使得用戶可以自己在平臺上建 SQL 的表。

3. 入湖 - 支持代理用戶

第二步是內(nèi)部的實踐，對接現(xiàn)有預(yù)算體系、權(quán)限體系。

因為之前平臺做實時作業(yè)的時候，平臺都是默認(rèn)為 Flink 用戶去運行的，之前存儲不涉及 HDFS 存儲，因此可能沒有什么問題，也就沒有思考預(yù)算劃分方面的問題。

但是現(xiàn)在寫 Iceberg 的話，可能就會涉及一些問題。比如數(shù)倉團隊有自己的集市，數(shù)據(jù)就應(yīng)該寫到他們的目錄下面，預(yù)算也是劃到他們的預(yù)算下，同時權(quán)限和離線團隊賬號的體系打通。

如上所示，這塊主要是在平臺上做了代理用戶的功能，用戶可以去指定用哪個賬號去把這個數(shù)據(jù)寫到 Iceberg 里面，實現(xiàn)過程主要有以下三個。

• 增加 Table 級別配置：'iceberg.user.proxy' = 'targetUser’

• 訪問 HDFS 時啟用代理用戶：

• 訪問 Hive Metastore 時指定代理用戶

  1）參考 Spark 的相關(guān)實現(xiàn)：

  org.apache.spark.deploy.security.HiveDelegationTokenProvider

  2）動態(tài)代理 HiveMetaStoreClient，使用代理用戶訪問 Hive metastore

4. Flink SQL 入湖示例

DDL + DML

5. CDC 數(shù)據(jù)入湖鏈路

如上所示，我們有一個 AutoDTS 平臺，負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)庫數(shù)據(jù)的實時接入。我們會把這些業(yè)務(wù)庫的數(shù)據(jù)接入到 Kafka 里面，同時它還支持在平臺上配置分發(fā)任務(wù)，相當(dāng)于把進 Kafka 的數(shù)據(jù)分發(fā)到不同的存儲引擎里，在這個場景下是分發(fā)到 Iceberg 里。

6. Flink SQL CDC 入湖鏈路打通

下面是我們基于 “Flink1.11 + Iceberg 0.11” 支持 CDC 入湖所做的改動：

• 改進 Iceberg Sink：

  Flink 1.11 版本為 AppendStreamTableSink，無法處理 CDC 流，修改并適配。

  
  

• 表管理

  1）支持 Primary key（PR1978）

  2）開啟 V2 版本：'iceberg.format.version' = '2'

7. CDC 數(shù)據(jù)入湖

■ 1. 支持 Bucket

Upsert 場景下，需要確保同一條數(shù)據(jù)寫入到同一 Bucket 下，這又如何實現(xiàn)？

目前 Flink SQL 語法不支持聲明 bucket 分區(qū)，通過配置的方式聲明 Bucket：

'partition.bucket.source'='id', // 指定 bucket 字段

'partition.bucket.num'='10',   // 指定 bucket 數(shù)量

■ 2. Copy-on-write sink

做 Copy-on-Write 的原因是原本社區(qū)的 Merge-on-Read 不支持合并小文件，所以我們臨時去做了 Copy-on-write sink 的實現(xiàn)。目前業(yè)務(wù)一直在測試使用，效果良好。

上方為 Copy-on-Write 的實現(xiàn)，其實跟原來的 Merge-on-Read 比較類似，也是有 StreamWriter 多并行度寫入和 FileCommitter 單并行度順序提交。

在 Copy-on-Write 里面，需要根據(jù)表的數(shù)據(jù)量合理設(shè)置 Bucket 數(shù)，無需額外做小文件合并。

• StreamWriter 在 snapshotState 階段多并行度寫入

  1）增加 Buffer；

  2）寫入前需要判斷上次 checkpoint 已經(jīng) commit 成功；

  3）按 bucket 分組、合并，逐個 Bucket 寫入。

• FileCommitter 單并行度順序提交

  1）table.newOverwrite()

  2）Flink.last.committed.checkpoint.id

8. 示例 - CDC 數(shù)據(jù)配置入湖

如上圖所示，在實際使用中，業(yè)務(wù)方可以在 DTS 平臺上創(chuàng)建或配置分發(fā)任務(wù)即可。

實例類型選擇 Iceberg 表，然后選擇目標(biāo)庫，表明要把哪個表的數(shù)據(jù)同步到 Iceberg 里，然后可以選原表和目標(biāo)表的字段的映射關(guān)系是什么樣的，配置之后就可以啟動分發(fā)任務(wù)。啟動之后，會在實時計算平臺 Flink 里面提交一個實時任務(wù)，接著用 Copy-on-write sink 去實時地把數(shù)據(jù)寫到 Iceberg 表里面。

9. 入湖其他實踐

實踐一：減少 empty commit

• 問題描述：

  在上游 Kafka 長期沒有數(shù)據(jù)的情況下，每次 Checkpoint 依舊會生成新的 Snapshot，導(dǎo)致大量的空文件和不必要的 Snapshot。

  
  

• 解決方案（PR - 2042）：

  增加配置 Flink.max-continuousempty-commits，在連續(xù)指定次數(shù) Checkpoint 都沒有數(shù)據(jù)后才真正觸發(fā) Commit，生成 Snapshot。

實踐二：記錄 watermark

• 問題描述：

  目前 Iceberg 表本身無法直接反映數(shù)據(jù)寫入的進度，離線調(diào)度難以精準(zhǔn)觸發(fā)下游任務(wù)。

• 解決方案（ PR - 2109 ）：

  在 Commit 階段將 Flink 的 Watermark 記錄到 Iceberg 表的 Properties 中，可直觀的反映端到端的延遲情況，同時可以用來判斷分區(qū)數(shù)據(jù)完整性，用于調(diào)度觸發(fā)下游任務(wù)。

實踐三：刪表優(yōu)化

• 問題描述：

  刪除 Iceberg 可能會很慢，導(dǎo)致平臺接口相應(yīng)超時。因為 Iceberg 是面向?qū)ο蟠鎯沓橄?IO 層的，沒有快速清除目錄的方法。

• 解決方案：

  擴展 FileIO，增加 deleteDir 方法，在 HDFS 上快速刪除表數(shù)據(jù)。

10. 小文件合并及數(shù)據(jù)清理

定期為每個表執(zhí)行批處理任務(wù)（spark 3），分為以下三個步驟：

1. 定期合并新增分區(qū)的小文件：

rewriteDataFilesAction.execute(); 僅合并小文件，不會刪除舊文件。

2. 刪除過期的 snapshot，清理元數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)文件：

table.expireSnapshots().expireOld erThan(timestamp).commit();

3. 清理 orphan 文件，默認(rèn)清理 3 天前，且無法觸及的文件：

removeOrphanFilesAction.older Than(timestamp).execute();

11. 計算引擎 – Flink

Flink 是實時平臺的核心計算引擎，目前主要支持?jǐn)?shù)據(jù)入湖場景，主要有以下幾個方面的特點。

• 數(shù)據(jù)準(zhǔn)實時入湖：

  Flink 和 Iceberg 在數(shù)據(jù)入湖方面集成度最高，F(xiàn)link 社區(qū)主動擁抱數(shù)據(jù)湖技術(shù)。

  
  

• 平臺集成：

  AutoStream 引入 IcebergCatalog，支持通過 SQL 建表、入湖 AutoDTS 支持將 MySQL、SQLServer、TiDB 表配置入湖。

• 流批一體：

  在流批一體的理念下，F(xiàn)link 的優(yōu)勢會逐漸體現(xiàn)出來。

12. 計算引擎 – Hive

Hive 在 SQL 批處理層面 Iceberg 和 Spark 3 集成度更高，主要提供以下三個方面的功能。

• 定期小文件合并及 meta 信息查詢：

  SELECT * FROM prod.db.table.history 還可查看 snapshots, files, manifests。

  
  

• 離線數(shù)據(jù)寫入：

  1）Insert into

  2）Insert overwrite

  3）Merge into

  
  

• 分析查詢：

  主要支持日常的準(zhǔn)實時分析查詢場景。

13. 計算引擎 – Trino/Presto

AutoBI 已經(jīng)和 Presto 集成，用于報表、分析型查詢場景。

• Trino

  1）直接將 Iceberg 作為報表數(shù)據(jù)源

  2）需要增加元數(shù)據(jù)緩存機制：https://github.com/trinodb/trino/issues/7551

• Presto

  社區(qū)集成中：https://github.com/prestodb/presto/pull/15836

14. 踩過的坑

■ 1. 訪問 Hive Metastore 異常

問題描述：HiveConf 的構(gòu)造方法的誤用，導(dǎo)致 Hive 客戶端中聲明的配置被覆蓋，導(dǎo)致訪問 Hive metastore 時異常。

解決方案（PR-2075）：修復(fù) HiveConf 的構(gòu)造，顯示調(diào)用 addResource 方法，確保配置不會被覆蓋：hiveConf.addResource(conf);

■ 2.Hive metastore 鎖未釋放

問題描述：“CommitFailedException: Timed out after 181138 ms waiting for lock xxx.” 原因是 hiveMetastoreClient.lock 方法，在未獲得鎖的情況下，也需要顯示 unlock，否則會導(dǎo)致上面異常。

解決方案（PR-2263）：優(yōu)化 HiveTableOperations#acquireLock 方法，在獲取鎖失敗的情況下顯示調(diào)用 unlock 來釋放鎖。

■ 3. 元數(shù)據(jù)文件丟失

問題描述：Iceberg 表無法訪問，報 “NotFoundException Failed to open input stream for file : xxx.metadata.json”

解決方案（PR-2328）：當(dāng)調(diào)用 Hive metastore 更新 iceberg 表的 metadata_location 超時后，增加檢查機制，確認(rèn)元數(shù)據(jù)未保存成功后再刪除元數(shù)據(jù)文件。

1. 總結(jié)

通過對湖倉一體、流批融合的探索，我們分別做了總結(jié)。

• 湖倉一體

  1）Iceberg 支持 Hive Metastore；

  2）總體使用上與 Hive 表類似：相同數(shù)據(jù)格式、相同的計算引擎。

  
  

• 流批融合

  準(zhǔn)實時場景下實現(xiàn)流批統(tǒng)一：同源、同計算、同存儲。

2. 業(yè)務(wù)收益

• 數(shù)據(jù)時效性提升：

  入倉延遲從 2 小時以上降低到 10 分鐘以內(nèi)；算法核心任務(wù) SLA 提前 2 小時完成。

  
  

• 準(zhǔn)實時的分析查詢：

  結(jié)合 Spark 3 和 Trino，支持準(zhǔn)實時的多維分析查詢。

• 特征工程提效：

  提供準(zhǔn)實時的樣本數(shù)據(jù)，提高模型訓(xùn)練時效性。

• CDC 數(shù)據(jù)準(zhǔn)實時入倉：

  可以在數(shù)倉針對業(yè)務(wù)表做準(zhǔn)實時分析查詢。

3. 架構(gòu)收益 - 準(zhǔn)實時數(shù)倉

上方也提到了，我們支持準(zhǔn)實時的入倉和分析，相當(dāng)于是為后續(xù)的準(zhǔn)實時數(shù)倉建設(shè)提供了基礎(chǔ)的架構(gòu)驗證。準(zhǔn)實時數(shù)倉的優(yōu)勢是一次開發(fā)、口徑統(tǒng)一、統(tǒng)一存儲，是真正的批流一體。劣勢是實時性較差，原來可能是秒級、毫秒級的延遲，現(xiàn)在是分鐘級的數(shù)據(jù)可見性。

但是在架構(gòu)層面上，這個意義還是很大的，后續(xù)我們能看到一些希望，可以把整個原來 “T + 1” 的數(shù)倉，做成準(zhǔn)實時的數(shù)倉，提升數(shù)倉整體的數(shù)據(jù)時效性，然后更好地支持上下游的業(yè)務(wù)。

■ 1. 跟進 Iceberg 版本

全面開放 V2 格式，支持 CDC 數(shù)據(jù)的 MOR 入湖。

■ 2. 建設(shè)準(zhǔn)實時數(shù)倉

基于 Flink 通過 Data pipeline 模式對數(shù)倉各層表全面提速。

■ 3. 流批一體

隨著 upsert 功能的逐步完善，持續(xù)探索存儲層面流批一體。

■ 4. 多維分析

基于 Presto/Spark3 輸出準(zhǔn)實時多維分析。

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