汽车之家:基于 Flink + Iceberg 的湖仓一体架构实践

汽车之家:基于 Flink + Iceberg 的湖仓一体架构实践
作者: 邸星星
内容简要:一、数据仓库架构升级的背景二、基于 Iceberg 的湖仓一体架构实践三、总结与收益四、后续规划原有的数据仓库完全基于 Hive 建造而成,主要存在三大痛点:痛点一:不支持 ACID1)不支持 Upsert 场景;
#行业实践#生活服务#Iceberg#SQL

汽车之家:基于 Flink + Iceberg 的湖仓一体架构实践

邸星星汽车之家 实时计算平台负责人

内容简要:一、数据仓库架构升级的背景二、基于 Iceberg 的湖仓一体架构实践三、总结与收益四、后续规划原有的数据仓库完全基于 Hive 建造而成,主要存在三大痛点:痛点一:不支持 ACID1)不支持 Upsert 场景;

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内容简要:

一、数据仓库架构升级的背景

二、基于 Iceberg 的湖仓一体架构实践

三、总结与收益

四、后续规划

一、数据仓库架构升级的背景

1. 基于 Hive 的数据仓库的痛点

原有的数据仓库完全基于 Hive 建造而成,主要存在三大痛点:

痛点一:不支持 ACID

1)不支持 Upsert 场景;

2)不支持 Row-level delete,数据修正成本高。

痛点二:时效性难以提升

1)数据难以做到准实时可见;

2)无法增量读取,无法实现存储层面的流批统一;

3)无法支持分钟级延迟的数据分析场景。

痛点三:Table Evolution

1)写入型 Schema,对 Schema 变更支持不好;

2)Partition Spec 变更支持不友好。

2. Iceberg 关键特性

Iceberg 主要有四大关键特性:支持 ACID 语义、增量快照机制、开放的表格式和流批接口支持。

  • 支持 ACID 语义

    • 不会读到不完整的 Commit;
    • 基于乐观锁支持并发 Commit;
    • Row-level delete,支持 Upsert。
  • 增量快照机制

    • Commit 后数据即可见(分钟级);
    • 可回溯历史快照。
  • 开放的表格式

    • 数据格式:parquet、orc、avro
    • 计算引擎:Spark、Flink、Hive、Trino/Presto
  • 流批接口支持

    • 支持流、批写入;
    • 支持流、批读取。

二、基于 Iceberg 的湖仓一体架构实践

湖仓一体的意义就是说我不需要看见湖和仓,数据有着打通的元数据的格式,它可以自由的流动,也可以对接上层多样化的计算生态。

——贾扬清(阿里云计算平台高级研究员)

1. Append 流入湖的链路

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上图为日志类数据入湖的链路,日志类数据包含客户端日志、用户端日志以及服务端日志。这些日志数据会实时录入到 Kafka,然后通过 Flink 任务写到 Iceberg 里面,最终存储到 HDFS。

我们的 Flink SQL 入湖链路打通是基于 “Flink 1.11 + Iceberg 0.11” 完成的,对接 Iceberg Catalog 我们主要做了以下内容:

1)Meta Server 增加对 Iceberg Catalog 的支持;

2)SQL SDK 增加 Iceberg Catalog 支持。

然后在这基础上,平台开放 Iceberg 表的管理功能,使得用户可以自己在平台上建 SQL 的表。

3. 入湖 - 支持代理用户

第二步是内部的实践,对接现有预算体系、权限体系。

因为之前平台做实时作业的时候,平台都是默认为 Flink 用户去运行的,之前存储不涉及 HDFS 存储,因此可能没有什么问题,也就没有思考预算划分方面的问题。

但是现在写 Iceberg 的话,可能就会涉及一些问题。比如数仓团队有自己的集市,数据就应该写到他们的目录下面,预算也是划到他们的预算下,同时权限和离线团队账号的体系打通。

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如上所示,这块主要是在平台上做了代理用户的功能,用户可以去指定用哪个账号去把这个数据写到 Iceberg 里面,实现过程主要有以下三个。

  • 增加 Table 级别配置:'iceberg.user.proxy' = 'targetUser’

    1)启用 Superuser

    2)团队账号鉴权

    操作流程

  • 访问 HDFS 时启用代理用户:

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  • 访问 Hive Metastore 时指定代理用户

    1)参考 Spark 的相关实现:

    org.apache.spark.deploy.security.HiveDelegationTokenProvider

    2)动态代理 HiveMetaStoreClient,使用代理用户访问 Hive metastore

DDL + DML

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5. CDC 数据入湖链路

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如上所示,我们有一个 AutoDTS 平台,负责业务库数据的实时接入。我们会把这些业务库的数据接入到 Kafka 里面,同时它还支持在平台上配置分发任务,相当于把进 Kafka 的数据分发到不同的存储引擎里,在这个场景下是分发到 Iceberg 里。

下面是我们基于 “Flink 1.11 + Iceberg 0.11” 支持 CDC 入湖所做的改动:

  • 改进 Iceberg Sink:

    Flink 1.11 版本为 AppendStreamTableSink,无法处理 CDC 流,修改并适配。

  • 表管理

    1)支持 Primary key(PR1978)

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

7. CDC 数据入湖

1. 支持 Bucket

Upsert 场景下,需要确保同一条数据写入到同一 Bucket 下,这又如何实现?

目前 Flink SQL 语法不支持声明 bucket 分区,通过配置的方式声明 Bucket:

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

'partition.bucket.num'='10', // 指定 bucket 数量

2. Copy-on-write sink

做 Copy-on-Write 的原因是原本社区的 Merge-on-Read 不支持合并小文件,所以我们临时去做了 Copy-on-write sink 的实现。目前业务一直在测试使用,效果良好。

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上方为 Copy-on-Write 的实现,其实跟原来的 Merge-on-Read 比较类似,也是有 StreamWriter 多并行度写入FileCommitter 单并行度顺序提交

在 Copy-on-Write 里面,需要根据表的数据量合理设置 Bucket 数,无需额外做小文件合并。

  • StreamWriter 在 snapshotState 阶段多并行度写入

    1)增加 Buffer;

    2)写入前需要判断上次 checkpoint 已经 commit 成功;

    3)按 bucket 分组、合并,逐个 Bucket 写入。

  • FileCommitter 单并行度顺序提交

    1)table.newOverwrite()

    2)Flink.last.committed.checkpoint.id

    Copy-on-Write 建表 DDL

8. 示例 - CDC 数据配置入湖

配置分发任务

如上图所示,在实际使用中,业务方可以在 DTS 平台上创建或配置分发任务即可。

实例类型选择 Iceberg 表,然后选择目标库,表明要把哪个表的数据同步到 Iceberg 里,然后可以选原表和目标表的字段的映射关系是什么样的,配置之后就可以启动分发任务。启动之后,会在实时计算平台 Flink 里面提交一个实时任务,接着用 Copy-on-write sink 去实时地把数据写到 Iceberg 表里面。

Copy-on-write sink 监控图表

9. 入湖其他实践

实践一:减少 empty commit

  • 问题描述:

    在上游 Kafka 长期没有数据的情况下,每次 Checkpoint 依旧会生成新的 Snapshot,导致大量的空文件和不必要的 Snapshot。

  • 解决方案(PR - 2042):

    增加配置 Flink.max-continuousempty-commits,在连续指定次数 Checkpoint 都没有数据后才真正触发 Commit,生成 Snapshot。

实践二:记录 watermark

  • 问题描述:

    目前 Iceberg 表本身无法直接反映数据写入的进度,离线调度难以精准触发下游任务。

  • 解决方案( PR - 2109 ):

    在 Commit 阶段将 Flink 的 Watermark 记录到 Iceberg 表的 Properties 中,可直观的反映端到端的延迟情况,同时可以用来判断分区数据完整性,用于调度触发下游任务。

实践三:删表优化

  • 问题描述:

    删除 Iceberg 可能会很慢,导致平台接口相应超时。因为 Iceberg 是面向对象存储来抽象 IO 层的,没有快速清除目录的方法。

  • 解决方案:

    扩展 FileIO,增加 deleteDir 方法,在 HDFS 上快速删除表数据。

10. 小文件合并及数据清理

定期为每个表执行批处理任务(spark 3),分为以下三个步骤:

1. 定期合并新增分区的小文件:

​ rewriteDataFilesAction.execute(); 仅合并小文件,不会删除旧文件。

2. 删除过期的 snapshot,清理元数据及数据文件:

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

3. 清理 orphan 文件,默认清理 3 天前,且无法触及的文件:

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

Flink 是实时平台的核心计算引擎,目前主要支持数据入湖场景,主要有以下几个方面的特点。

  • 数据准实时入湖:

    Flink 和 Iceberg 在数据入湖方面集成度最高,Flink 社区主动拥抱数据湖技术。

  • 平台集成:

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

  • 流批一体:

    在流批一体的理念下,Flink 的优势会逐渐体现出来。

12. 计算引擎 – Hive

Hive 在 SQL 批处理层面 Iceberg 和 Spark 3 集成度更高,主要提供以下三个方面的功能。

  • 定期小文件合并及 meta 信息查询:

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

  • 离线数据写入:

    1)Insert into 2)Insert overwrite 3)Merge into

  • 分析查询:

    主要支持日常的准实时分析查询场景。

13. 计算引擎 – Trino/Presto

AutoBI 已经和 Presto 集成,用于报表、分析型查询场景。

14. 踩过的坑

1. 访问 Hive Metastore 异常

问题描述:HiveConf 的构造方法的误用,导致 Hive 客户端中声明的配置被覆盖,导致访问 Hive metastore 时异常

解决方案(PR-2075):修复 HiveConf 的构造,显示调用 addResource 方法,确保配置不会被覆盖:hiveConf.addResource(conf);

2.Hive metastore 锁未释放

问题描述:“CommitFailedException: Timed out after 181138 ms waiting for lock xxx.” 原因是 hiveMetastoreClient.lock 方法,在未获得锁的情况下,也需要显示 unlock,否则会导致上面异常。

解决方案(PR-2263):优化 HiveTableOperations#acquireLock 方法,在获取锁失败的情况下显示调用 unlock 来释放锁。

3. 元数据文件丢失

问题描述:Iceberg 表无法访问,报 “NotFoundException Failed to open input stream for file : xxx.metadata.json”

解决方案(PR-2328):当调用 Hive metastore 更新 iceberg 表的 metadata_location 超时后,增加检查机制,确认元数据未保存成功后再删除元数据文件。

三、收益与总结

1. 总结

​ 通过对湖仓一体、流批融合的探索,我们分别做了总结。

  • 湖仓一体

    1)Iceberg 支持 Hive Metastore;

    2)总体使用上与 Hive 表类似:相同数据格式、相同的计算引擎。

  • 流批融合

    准实时场景下实现流批统一:同源、同计算、同存储。

2. 业务收益

  • 数据时效性提升:

    入仓延迟从 2 小时以上降低到 10 分钟以内;算法核心任务 SLA 提前 2 小时完成。

  • 准实时的分析查询:

    结合 Spark 3 和 Trino,支持准实时的多维分析查询。

  • 特征工程提效:

    提供准实时的样本数据,提高模型训练时效性。

  • CDC 数据准实时入仓:

    可以在数仓针对业务表做准实时分析查询。

3. 架构收益 - 准实时数仓

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上方也提到了,我们支持准实时的入仓和分析,相当于是为后续的准实时数仓建设提供了基础的架构验证。准实时数仓的优势是一次开发、口径统一、统一存储,是真正的批流一体。劣势是实时性较差,原来可能是秒级、毫秒级的延迟,现在是分钟级的数据可见性。

但是在架构层面上,这个意义还是很大的,后续我们能看到一些希望,可以把整个原来 “T + 1” 的数仓,做成准实时的数仓,提升数仓整体的数据时效性,然后更好地支持上下游的业务。

四、后续规划

1. 跟进 Iceberg 版本

全面开放 V2 格式,支持 CDC 数据的 MOR 入湖。

2. 建设准实时数仓

基于 Flink 通过 Data pipeline 模式对数仓各层表全面提速。

3. 流批一体

随着 upsert 功能的逐步完善,持续探索存储层面流批一体。

4. 多维分析

基于 Presto/Spark3 输出准实时多维分析。


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