Hologres 4.1 新特性：基于 Stage 的离线导入，平衡吞吐与资源成本的最优解

在数仓构建过程中，数据开发人员常常面临一个问题：极高的吞吐以及可控的资源成本。

对于Hologres 已有的 离线写入方式，Bulkload 离线批量导入，因其高吞吐特性，通常被用于 T+1 离线数仓的构建中，但该方式目前主要存在以下问题

1. 离线写入需要锁表，因此对于spark任务等多并发写入时，需要提前按照distribution key进行reshuffle，之后每个task负责写一部分shard的数据，以此将锁粒度从表级别降低到shard级别。然而reshuffle操作会带来额外的资源开销和任务延迟。
   
2. 离线写入中间存在额外的格式转换，增加了cpu开销。
   
3. 离线写入吞吐很大程度上受限于数据写入的速度，尤其是使用serverless资源时无法充分利用资源，性价比不高。
   

为了解决上述问题，Hologres V4.1 给出的答案是：基于临时存储 Stage 的离线导入（Batch Import via Stage）。

什么是 Stage 离线导入？

Stage 是 Hologres 内部托管的高性能临时存储区域。在 V4.1 版本中，Hologres 引入了一种新的写入路径：数据先快速写入内部的 Stage 临时存储，随后由系统自动或手动以优化的批次方式合并提交到主存储（Table）。

这种机制的核心在于攒批。它允许外部数据源（如 Spark、Flink、Holo Client）以极高的吞吐将数据写入临时的 Arrow 格式文件，避免锁表以及格式转换开销，最后一次性高效落表。

核心优势

1. 平衡资源消耗与吞吐：省去无谓的格式转换，相比传统离线导入显著降低 CPU 消耗。同时吞吐能力显著提升，能够轻松应对流量洪峰。
   
2. 简化数据链路：无需依赖外部的 OSS 或 HDFS 作为中转，Stage 完全由 Hologres 内部管理，通过标准 SQL COPY 和 INSERT 即可操作。
   
3. 性价比提升：利用 Serverless Computing，使计费时间显著降低，大幅减少成本。
   
4. 广泛的生态支持：原生支持 Spark Connector 以及 Holo Client，无缝集成现有大数据开发流程。
   

架构原理与工作流程

Stage 离线导入的工作流可以概括为三个阶段：

1. 写入 Stage：客户端将数据以 Arrow 格式写入 Hologres 内部的临时 Stage 存储。此过程不涉及主表的更新，因此速度极快。
   
2. 暂存与积累：数据在 Stage 中以文件形式存在，支持按时间窗口或文件大小进行积累。
   
3. 合并提交：通过 SQL 命令将 Stage 中的数据一次性 INSERT 到目标内表。此时系统会进行高效的批量加载，完成数据的最终可见。
   

在 Serverless场景下，仅INSERT INTO 内表 SELECT FROM STAGE阶段计费，通过客户端写入stage的过程开销极小，并不产生计费。相较于 Bulkload直接从客户端写入holo内表的方式，缩短了serverless资源的工作时间，降低了导入成本。

性能实测：STAGE vs BULKLOAD 深度对比

为了验证 Stage 离线导入的实际效果，我们在标准测试环境下进行了严格的对比测试。测试基于 7.5 亿行（116GB CSV）的 TPCH customer 表数据。

1. 核心测试数据

场景一：使用本实例资源

场景二：Serverless 场景（极致弹性）

当结合 Serverless Computing 使用时，Stage 模式的优势进一步放大：

注：Serverless 计价策略为 0.3542 元/CU小时。*

2. 测试结论

1. 性能与负载的双重优化：Stage 方案在将实例总 CPU 负载降低 32% 的前提下，写入 RPS 提升了 24%。
   
2. Serverless 场景下的成本杀手：同等资源下，吞吐量提升 61%，成本直接降低 46%。
   
3. 彻底的资源解耦：Stage 模式下，Hologres 本实例仅需提供少量的 FE 资源，CPU 使用率较 Bulkload 降低了 62%，天然适合高并发写入场景。
   

适用场景推荐

• 近实时报表：需要分钟级更新的大屏监控、运营报表。
  
• 海量日志分析：服务器日志、应用埋点数据，数据量大但对单条实时性要求不高。
  
• 低成本数仓分层：作为 ODS 层到 DWD 层的缓冲，先快速接入数据，再进行清洗转换。
  
• 突发流量写入：应对周期性的高峰数据写入，避免实例过载。
  
• Serverless 架构：希望大幅降低实例负载并节省计算成本的场景。
  

快速上手：如何使用 Stage

1. 前置准备：权限配置

在使用 Stage 前，请确保当前用户具备相应权限。

• SPM/SLPM 模型：创建者需具备 writer 及以上权限。
  
• 专家权限模型：需授予用户 pg_operate_internal_stages 角色。
  

-- 授予指定用户 Stage 操作权限（专家权限模型）
GRANT pg_operate_internal_stages TO "<user_name>";

2. 创建 Stage

在使用前，需要先创建一个内部 Stage。你可以指定其生命周期（TTL），超时后系统会自动清理。

-- 创建一个名为 'my_stage' 的临时存储
-- 参数说明：Stage名称, 分组名(可选), 生命周期秒数(默认7200s, 最大10天)
CALL HOLOGRES.HG_CREATE_INTERNAL_STAGE(
  'my_stage', 
  'default_group',
  7200
);

3. 写入数据

Stage 仅支持 Arrow 格式数据写入。

方式一：使用 Spark-Connector - 推荐

数据在Hadoop或者EMR集群时，使用Spark-Connector可以方便的进行批量数据的导入。

Connector会在运行中自动创建stage并在作业结束时清理。

csvDf.write
.format("hologres")
.option("username", "***")
.option("password", "***")
.option("jdbcurl", "jdbc:postgresql://host:port/db")
.option("table", "customer_holo_table")
.option("write.mode", "stage")
.option("enable_serverless_computing", "true")
.mode(SaveMode.Append)
.save()

方式二：使用 Holo Client (Java) - 推荐

对于 Java 应用，Holo Client 提供了便捷的 API 支持，自动处理 Arrow 序列化。

// 初始化配置
HoloConfig config = new HoloConfig();
config.setJdbcUrl("jdbc:hologres://host:port/db");
config.setUsername("user");
config.setPassword("password");
String stageName = "my_stage";
String fileName = "data_batch";
// 使用 RecordArrowWriter 和 CopyInStageWrapper 进行写入
try (RecordArrowWriter arrowWriter = new RecordArrowWriter(schema, columns, 8192);
     CopyInStageWrapper<Record> copyInStage = 
         new CopyInStageWrapper<>(config, stageName, fileName, arrowWriter, 64 * 1024 * 1024)) {
    
    // 构造数据
    Put put = new Put(schema);
    put.setObject("id", 1);
    put.setObject("name", "Alice");
    
    // 写入 Stage
    copyInStage.putRecord(put.getRecord());
}
// 写入Stage完成之后，发起INSERT语句
String insertSql =
                    CopyUtil.buildInsertTableSelectFromStageSql(
                            schema,
                            columns,
                            Collections.singletonList(stageName),
                            OnConflictAction.INSERT_OR_UPDATE);
try (java.sql.Statement stmt = conn.createStatement()) {
    stmt.execute(insertSql);
}
// 数据已经落表，清理Stage
String dropStageSql = "call hologres.hg_drop_internal_stage('" + stageName + "');";
try (java.sql.Statement stmt = conn.createStatement()) {
  stmt.execute(dropStageSql);
}

方式三：使用 SQL COPY 命令

对于其他支持 COPY 协议的客户端，可以直接写入：

COPY EXTERNAL_FILES(
  path = 'internal_stage://my_stage/data_batch_01'
) FROM STDIN;
INSERT INTO target_table 
SELECT * 
FROM EXTERNAL_FILES(
  path = 'internal_stage://my_stage'
);

4. 管理与监控

您可以随时查看 Stage 的状态和文件列表：

-- 查询 Stage 状态（大小、文件数、创建时间等）
SELECT * FROM hologres.hg_internal_stages WHERE stage_name = 'my_stage';
-- 查询 Stage 下的具体文件
SELECT * FROM hologres.hg_internal_stage_files WHERE stage_name = 'my_stage';
-- 手动删除 Stage (也可等待 TTL 自动清理)
CALL HOLOGRES.HG_DROP_INTERNAL_STAGE('my_stage');

总结

Hologres 4.1 推出的基于Stage 离线导入功能，弥补了之前离线导入方案的缺点。实测数据显示，它在提升 24%-61% 吞吐性能的同时，能降低 32%-62% 的实例负载，并在 Serverless 场景下节省 46% 的成本。

如果您的业务不再执着于“毫秒级”，而是追求“更高性价比的分钟级”，那么 Stage 离线导入将是您的最佳选择。

更多关于 Hologres Stage 的详细参数配置和权限管理，请参考 阿里云官方文档。

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