Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据

今天就跟大家聊聊有关Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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一、常见的 CDC 分析方案

我们先看一下今天的 topic 需要设计的是什么?输入是一个 CDC 或者 upsert 的数据,输出是 Database 或者是用于大数据 OLAP 分析的存储。

我们常见的输入主要有两种数据,第一种数据是数据库的 CDC 数据,不断的产生 changeLog;另一种场景是流计算产生的 upsert 数据,在最新的 Flink 1.12 版本已经支持了 upsert 数据。

1.1 离线 HBase 集群分析 CDC 数据

我们通常想到的第一个方案,就是把 CDC upsert 的数据通过 Flink 进行一些处理之后,实时的写到 HBase 当中。HBase 是一个在线的、能提供在线点查能力的一种数据库,具有非常高的实时性,对写入操作是非常友好的,也可以支持一些小范围的查询,而且集群可扩展。

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这种方案其实跟普通的点查实时链路是同一套,那么用 HBase 来做大数据的 OLAP 的查询分析有什么问题呢?

首先,HBase 是一个面向点查设计的一种数据库,是一种在线服务,它的行存的索引不适合分析任务。典型的数仓设计肯定是要列存的,这样压缩效率和查询效率才会高。第二,HBase 的集群维护成本比较高。最后,HBase 的数据是 HFile,不方便与大数据里数仓当中典型的 Parquet、Avro、Orc 等结合。

1.2 Apache Kudu 维护 CDC 数据集

针对 HBase 分析能力比较弱的情况,社区前几年出现了一个新的项目,这就是 Apache Kudu 项目。Kudu 项目拥有 HBase 的点查能力的同时,采用列存,这样列存加速非常适合 OLAP 分析。

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这种方案会有什么问题呢?

首先 Kudu 是比较小众的、独立的集群,维护成本也比较高,跟 HDFS、S3、OSS 比较割裂。其次由于 Kudu 在设计上保留了点查能力,所以它的批量扫描性能不如 parquet,另外 Kudu 对于 delete 的支持也比较弱,最后它也不支持增量拉取。

1.3 直接导入 CDC 到 Hive 分析

第三种方案,也是大家在数仓中比较常用的方案,就是把 MySQL 的数据写到 Hive,流程是:维护一个全量的分区,然后每天做一个增量的分区,最后把增量分区写好之后进行一次 Merge ,写入一个新的分区,流程上这样是走得通的。Hive 之前的全量分区是不受增量的影响的,只有当增量 Merge 成功之后,分区才可查,才是一个全新的数据。这种纯列存的 append 的数据对于分析是非常友好的。

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这种方案会有什么问题呢?

增量数据和全量数据的 Merge 是有延时的,数据不是实时写入的,典型的是一天进行一次 Merge,这就是 T+1 的数据了。所以,时效性很差,不支持实时 upsert。每次 Merge 都需要把所有数据全部重读重写一遍,效率比较差、比较浪费资源。

1.4 Spark + Delta 分析 CDC 数据

针对这个问题,Spark + Delta 在分析 CDC 数据的时候提供了 MERGE INTO 的语法。这并不仅仅是对 Hive 数仓的语法简化,Spark + Delta 作为新型数据湖的架构(例如 Iceberg、Hudi),它对数据的管理不是分区,而是文件,因此 Delta 优化 MERGE INTO 语法,仅扫描和重写发生变化的文件即可,因此高效很多。

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我们评估一下这个方案,他的优点是仅依赖 Spark + Delta 架构简洁、没有在线服务、列存,分析速度非常快。优化之后的 MERGE INTO 语法速度也够快。

这个方案,业务上是一个 Copy On Write 的一个方案,它只需要 copy 少量的文件,可以让延迟做的相对低。理论上,在更新的数据跟现有的存量没有很大重叠的话,可以把天级别的延迟做到小时级别的延迟,性能也是可以跟得上的。

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这个方案在 Hive 仓库处理 upsert 数据的路上已经前进了一小步了。但小时级别的延迟毕竟不如实时更有效,因此这个方案最大的缺点在 Copy On Write 的 Merge 有一定的开销,延迟不能做的太低。

第一部分大概现有的方案就是这么多,同时还需要再强调一下,upsert 之所以如此重要,是因为在数据湖的方案中,upsert 是实现数据库准实时、实时入湖的一个关键技术点。

二、为何选择 Flink + Iceberg

2.1 Flink 对 CDC 数据消费的支持

第一,Flink 原生支持 CDC 数据消费。在前文 Spark + Delta 的方案中,MARGE INTO 的语法,用户需要感知 CDC 的属性概念,然后写到 merge 的语法上来。但是 Flink 是原生支持 CDC 数据的。用户只要声明一个 Debezium 或者其他 CDC 的 format,Flink 上面的 SQL 是不需要感知任何 CDC 或者 upsert 的属性的。Flink 中内置了 hidden column 来标识它 CDC 的类型数据,所以对用户而言比较简洁。

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如下图示例,在 CDC 的处理当中,Flink 在只用声明一个 MySQL Binlog 的 DDL 语句,后面的 select 都不用感知 CDC 属性。

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2.2 Flink 对 Change Log Stream 的支持

下图介绍的是 Flink 原生支持 Change Log Stream,Flink 在接入一个 Change Log Stream 之后,拓扑是不用关心 Change Log flag 的 SQL。拓扑完全是按照自己业务逻辑来定义,并且一直到最后写入 Iceberg,中间不用感知 Change Log 的 flag。

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2.3 Flink + Iceberg CDC 导入方案评估

最后,Flink + Iceberg 的 CDC 导入方案的优点是什么?

对比之前的方案,Copy On Write 跟 Merge On Read 都有适用的场景,侧重点不同。Copy On Write 在更新部分文件的场景中,当只需要重写其中的一部分文件时是很高效的,产生的数据是纯 append 的全量数据集,在用于数据分析的时候也是最快的,这是 Copy On Write 的优势。

另外一个是 Merge On Read,即将数据连同 CDC flag 直接 append 到 Iceberg 当中,在 merge 的时候,把这些增量的数据按照一定的组织格式、一定高效的计算方式与全量的上一次数据进行一次 merge。这样的好处是支持近实时的导入和实时数据读取;这套计算方案的 Flink SQL 原生支持 CDC 的摄入,不需要额外的业务字段设计。

Iceberg 是统一的数据湖存储,支持多样化的计算模型,也支持各种引擎(包括 Spark、Presto、hive)来进行分析;产生的 file 都是纯列存的,对于后面的分析是非常快的;Iceberg 作为数据湖基于 snapshot 的设计,支持增量读取;Iceberg 架构足够简洁,没有在线服务节点,纯 table format 的,这给了上游平台方足够的能力来定制自己的逻辑和服务化。

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三、如何实时写入读取

3.1 批量更新场景和 CDC 写入场景

首先我们来了解一下在整个数据湖里面批量更新的两个场景。

  • 第一批量更新的这种场景,在这个场景中我们使用一个 SQL 更新了成千上万行的数据,比如欧洲的 GDPR 策略,当一个用户注销掉自己的账户之后,后台的系统是必须将这个用户所有相关的数据全部物理删除。

  • 第二个场景是我们需要将 date lake 中一些拥有共同特性的数据删除掉,这个场景也是属于批量更新的一个场景,在这个场景中删除的条件可能是任意的条件,跟主键(Primary key)没有任何关系,同时这个待更新的数据集是非常大,这种作业是一个长耗时低频次的作业。

另外是 CDC 写入的场景,对于对 Flink 来说,一般常用的有两种场景,第一种场景是上游的 Binlog 能够很快速的写到 data lake 中,然后供不同的分析引擎做分析使用; 第二种场景是使用 Flink 做一些聚合操作,输出的流是 upsert 类型的数据流,也需要能够实时的写到数据湖或者是下游系统中去做分析。如下图示例中 CDC 写入场景中的 SQL 语句,我们使用单条 SQL 更新一行数据,这种计算模式是一种流式增量的导入,而且属于高频的更新。

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3.2 Apache Iceberg 设计 CDC 写入方案需要考虑的问题

接下来我们看下 iceberg 对于 CDC 写入这种场景在方案设计时需要考虑哪些问题。

  • 第一是正确性,即需要保证语义及数据的正确性,如上游数据 upsert 到 iceberg 中,当上游 upsert 停止后, iceberg 中的数据需要和上游系统中的数据保持一致。

  • 第二是高效写入,由于 upsert 的写入频率非常高,我们需要保持高吞吐、高并发的写入。

  • 第三是快速读取,当数据写入后我们需要对数据进行分析,这其中涉及到两个问题,第一个问题是需要支持细粒度的并发,当作业使用多个 task 来读取时可以保证为各个 task 进行均衡的分配以此来加速数据的计算;第二个问题是我们要充分发挥列式存储的优势来加速读取。

  • 第四是支持增量读,例如一些传统数仓中的 ETL,通过增量读取来进行进一步数据转换。

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3.3 Apache Iceberg Basic

在介绍具体的方案细节之前,我们先了解一下 Iceberg 在文件系统中的布局,总体来讲 Iceberg 分为两部分数据,第一部分是数据文件,如下图中的 parquet 文件,每个数据文件对应一个校验文件(.crc文件)。第二部分是表元数据文件(Metadata 文件),包含 Snapshot 文件(snap-.avro)、Manifest 文件(.avro)、TableMetadata 文件(*.json)等。

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下图展示了在 iceberg 中 snapshot、manifest 及 partition 中的文件的对应关系。下图中包含了三个 partition,第一个 partition 中有两个文件 f1、f3,第二个 partition 有两个文件f4、f5,第三个 partition 有一个文件f2。对于每一次写入都会生成一个 manifest 文件,该文件记录本次写入的文件与 partition 的对应关系。再向上层有 snapshot 的概念,snapshot 能够帮助快速访问到整张表的全量数据,snapshot 记录多个 manifest,如第二个 snapshot 包含 manifest2 和 manifest3。

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3.4 INSERT、UPDATE、DELETE 写入

在了解了基本的概念,下面介绍 iceberg 中 insert、update、delete 操作的设计。

下图示例的 SQL 中展示的表包含两个字段即 id、data,两个字段都是 int 类型。在一个 transaction 中我们进行了图示中的数据流操作,首先插入了(1,2)一条记录,接下来将这条记录更新为(1,3),在 iceberg 中 update 操作将会拆为 delete 和 insert 两个操作。

这么做的原因是考虑到 iceberg 作为流批统一的存储层,将 update 操作拆解为 delete 和 insert 操作可以保证流批场景做更新时读取路径的统一,如在批量删除的场景下以 Hive 为例,Hive 会将待删除的行的文件 offset 写入到 delta 文件中,然后做一次 merge on read,因为这样会比较快,在 merge 时通过 position 将原文件和 delta 进行映射,将会很快得到所有未删除的记录。

接下来又插入记录(3,5),删除了记录(1,3),插入记录(2,5),最终查询是我们得到记录(3,5)(2,5)。

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上面操作看上去非常简单,但在实现中是存在一些语义上的问题。如下图中,在一个 transaction 中首先执行插入记录(1,2)的操作,该操作会在 data file1 文件中写入 INSERT(1,2),然后执行删除记录(1,2)操作,该操作会在 equalify delete file1 中写入 DELETE(1,2),接着又执行插入记录(1,2)操作,该操作会在 data file1 文件中再写入INSERT(1,2),然后执行查询操作。

在正常情况下查询结果应该返回记录 INSERT(1,2),但在实现中,DELETE(1,2)操作无法得知删除的是 data file1 文件中的哪一行,因此两行 INSERT(1,2)记录都将被删除。

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那么如何来解决这个问题呢,社区当前的方式是采用了 Mixed position-delete and equality-delete。Equality-delete 即通过指定一列或多列来进行删除操作,position-delete 是根据文件路径和行号来进行删除操作,通过将这两种方法结合起来以保证删除操作的正确性。

如下图我们在第一个 transaction 中插入了三行记录,即 INSERT(1,2)、INSERT(1,3)、INSERT(1,4),然后执行 commit 操作进行提交。接下来我们开启一个新的 transaction 并执行插入一行数据(1,5),由于是新的 transaction,因此新建了一个 data file2 并写入 INSERT(1,5)记录,接下来执行删除记录(1,5),实际写入 delete 时是:

在 position delete file1 文件写入(file2, 0),表示删除 data file2 中第 0 行的记录,这是为了解决同一个 transaction 内同一行数据反复插入删除的语义的问题。
在 equality delete file1 文件中写入 DELETE (1,5),之所以写入这个 delete 是为了确保本次 txn 之前写入的 (1,5) 能被正确删除。

然后执行删除(1,4)操作,由于(1,4)在当前 transaction 中未曾插入过,因此该操作会使用 equality-delete 操作,即在 equality delete file1 中写入(1,4)记录。在上述流程中可以看出在当前方案中存在 data file、position delete file、equality delete file 三类文件。

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在了解了写入流程后,如何来读取呢。如下图所示,对于 position delete file 中的记录(file2, 0)只需和当前 transaction 的 data file 进行 join 操作,对于 equality delete file 记录(1,4)和之前的 transaction 中的 data file 进行 join 操作。最终得到记录 INSERT(1,3)、INSERT(1,2)保证了流程的正确性。

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3.5 Manifest 文件的设计

上面介绍了 insert、update 及 delete,但在设计 task 的执行计划时我们对 manifest 进行了一些设计,目的是通过 manifest 能够快速到找到 data file,并按照数据大小进行分割,保证每个 task 处理的数据尽可能的均匀分布。

如下图示例,包含四个 transaction,前两个 transaction 是 INSERT 操作,对应 M1、M2,第三个 transaction 是 DELETE 操作,对应 M3,第四个 transaction 是 UPDATE 操作,包含两个 manifest 文件即 data manifest 和 delete manifest。

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对于为什么要对 manifest 文件拆分为 data manifest 和 delete manifest 呢,本质上是为了快速为每个 data file 找到对应的 delete file 列表。可以看下图示例,当我们在 partition-2 做读取时,需要将 deletefile-4 与datafile-2、datafile-3 做一个 join 操作,同样也需要将 deletefile-5 与 datafile-2、datafile-3 做一个 join 操作。

以 datafile-3 为例,deletefile 列表包含 deletefile-4 和 deletefile-5 两个文件,如何快速找到对应的 deletefIle 列表呢,我们可以根据上层的 manifest 来进行查询,当我们将 manifest 文件拆分为 data manifest 和 delete manifest 后,可以将 M2(data manifest)与 M3、M4(delete manifest)先进行一次 join 操作,这样便可以快速的得到 data file 所对应的 delete file 列表。

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3.6 文件级别的并发

另一个问题是我们需要保证足够高的并发读取,在 iceberg 中这点做得非常出色。在 iceberg 中可以做到文件级别的并发读取,甚至文件中更细粒度的分段的并发读取,比如文件有 256MB,可以分为两个 128MB 进行并发读取。这里举例说明,假设 insert 文件跟 delete 文件在两个 Bucket 中的布局方式如下图所示。

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我们通过 manifest 对比发现,datafile-2 的 delete file 列表只有 deletefile-4,这样可以将这两个文件作为一个单独的 task(图示中Task-2)进行执行,其他的文件也是类似,这样可以保证每个 task 数据较为均衡的进行 merge 操作。

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对于这个方案我们做了简单的总结,如下图所示。首先这个方案的优点可以满足正确性,并且可以实现高吞吐写入和并发高效的读取,另外可以实现 snapshot 级别的增量的拉取。

当前该方案还是比较粗糙,下面也有一些可以优化的点。

  • 第一点,如果同一个 task 内的 delete file 有重复可以做缓存处理,这样可以提高 join 的效率。

  • 第二点,当 delete file 比较大需要溢写到磁盘时可以使用 kv lib 来做优化,但这不依赖外部服务或其他繁重的索引。

  • 第三点,可以设计 Bloom filter(布隆过滤器)来过滤无效的 IO,因为对于 Flink 中常用的 upsert 操作会产生一个 delete 操作和一个 insert 操作,这会导致在 iceberg 中 data file 和 delete file 大小相差不大,这样 join 的效率不会很高。如果采用 Bloom Filter,当 upsert 数据到来时,拆分为 insert 和 delete 操作,如果通过 bloom filter 过滤掉那些之前没有 insert 过数据的 delete 操作(即如果这条数据之前没有插入过,则不需要将 delete 记录写入到 delete file 中),这将极大的提高 upsert 的效率。

  • 第四点,是需要一些后台的 compaction 策略来控制 delete file 文件大小,当 delete file 越少,分析的效率越高,当然这些策略并不会影响正常的读写。

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3.7 增量文件集的 Transaction 提交

前面介绍了文件的写入,下图我们介绍如何按照 iceberg 的语义进行写入并且供用户读取。主要分为数据和 metastore 两部分,首先会有 IcebergStreamWriter 进行数据的写入,但此时写入数据的元数据信息并没有写入到 metastore,因此对外不可见。第二个算子是 IcebergFileCommitter,该算子会将数据文件进行收集, 最终通过 commit transaction 来完成写入。

在 Iceberg 中并没有其他任何其他第三方服务的依赖,而 Hudi 在某些方面做了一些 service 的抽象,如将 metastore 抽象为独立的 Timeline,这可能会依赖一些独立的索引甚至是其他的外部服务来完成。

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四、未来规划

下面是我们未来的一些规划,首先是 Iceberg 内核的一些优化,包括方案中涉及到的全链路稳定性测试及性能的优化, 并提供一些 CDC 增量拉取的相关 Table API 接口。

在 Flink 集成上,会实现 CDC 数据的自动和手动合并数据文件的能力,并提供 Flink 增量拉取 CDC 数据的能力。

在其他生态集成上,我们会对 Spark、Presto 等引擎进行集成,并借助 Alluxio 加速数据查询。

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看完上述内容,你们对Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。


标题名称:Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据
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