Iceberg 在基于 Flink 的流式数据入库场景中的应用-阿里云开发者社区

Iceberg 在基于 Flink 的流式数据入库场景中的应用

2020-04-15 4058

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简介： 本文以流式数据入库的场景为基础，介绍引入 Iceberg 作为落地格式和嵌入 Flink sink 的收益，并分析了当前可实现的框架及要点。

本文以流式数据入库的场景为基础，介绍引入 Iceberg 作为落地格式和嵌入 Flink sink 的收益，并分析了当前可实现的框架及要点。

应用场景

流式数据入库，是大数据和数据湖的典型应用场景。上游的流式数据，如日志，或增量修改，通过数据总线，经过必要的处理后，汇聚并存储于数据湖，供下游的应用（如报表或者商业智能分析）使用。

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上述的应用场景通常有如下的痛点，需要整个流程不断的优化：

支持流式数据写入，并保证端到端的不重不丢（即 exactly-once）；
尽量减少中间环节，能支持更实时（甚至是 T+0）的读取或导出，给下游提供更实时更准确的基础数据；
支持 ACID，避免脏读等错误发生；
支持修改已落地的数据，虽然大数据和数据湖长于处理静态的或者缓慢变化的数据，即读多写少的场景，但方便的修改功能可以提升用户体验，避免用户因为极少的修改，手动更换整个数据文件，甚至是重新导出；
支持修改表结构，如增加或者变更列；而且变更不要引起数据的重新组织。

引入 Iceberg 作为 Flink sink

为了解决上述痛点，我们引入了 Iceberg 作为数据落地的格式。Iceberg 支持 ACID 事务、修改和删除、独立于计算引擎、支持表结构和分区方式动态变更等特性，很好的满足我们的需求。

同时，为了支持流式数据的写入，我们引入 Flink 作为流式处理框架，并将 Iceberg 作为 Flink sink。

下文主要介绍 Flink Iceberg sink 的实现框架和要点。但在这之前，需要先介绍一些实现中用到的 Flink 基本概念。

Flink 基本概念

从 Flink 的角度如何理解"流"和"批"

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Flink 使用 DataFrame API 来统一的处理流和批数据。

Stream, Transformation 和 Operator

一个 Flink 程序由 stream 和 transformation 组成：

Stream: Transformation 之间的中间结果数据；
Transformation：对（一个或多个）输入 stream 进行操作，输出（一个或多个）结果 stream。

当 Flink 程序执行时，其被映射成 Streaming Dataflow，由如下的部分组成：

Source (operator)：接收外部输入给 Flink；
Transformation (operator)：中间对 stream 做的任何操作；
Sink (operator)：Flink 输出给外部。

下图为 Flink 官网的示例，展示了一个以 Kafka 作为输入 Source，经过中间两个 transformation，最终通过 sink 输出到 Flink 之外的过程。

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State, Checkpoint and Snapshot

Flink 依靠 checkpoint 和基于 snapshot 的恢复机制，保证程序 state 的一致性，实现容错。

Checkpoint 是对分布式的数据流，以及所有 operator 的 state，打 snapshot 的过程。

■ State

一个 operator 的 state，即它包含的所有用于恢复当前状态的信息，可分为两类：

系统 state：如 operator 中对数据的缓存。
用户自定义 state：和用户逻辑相关，可以利用 Flink 提供的 managed state，如 ValueState、ListState，来存储。

State 的存储位置，可以分为：

Local：内存，或者本地磁盘
State backend：远端的持久化存储，如 HDFS。

如下图所示：

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■ Checkpoint

Flink 做 checkpoint 的过程如下：

Checkpoint coordinator 首先发送 barrier 给 source。
Source 做 snapshot，完成后向 coordinator 确认。
Source 向下游发送 barrier。
下游 operator 收到所有上游的 barrier 后，做 snapshot，完成后向 coordinator 确认。
继续往下游发送 barrier，直到 sink。
Sink 通知 coordinator 自己完成 checkpoint。
Coordinator 确认本周期 snapshot 做完。

如下图所示：

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■ Barrier

Barrier 是 Flink 做分布式 snapshot 的重要概念。它作为一个系统标记，被插入到数据流中，随真实数据一起，按照数据流的方向，从上游向下游传递。

由于每个 barrier 唯一对应 checkpoint id，所以数据流中的 record 实际被 barrier 分组，如下图所示，barrier n 和 barrier n-1 之间的 record，属于 checkpoint n。

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Barrier 的作用是在分布式的数据流中，将 operator 的多个输入流按照 checkpoint对齐（align），如下图所示：

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Flink Iceberg sink

了解了上述 Flink 的基本概念，这些概念又是如何被应用和映射到 Flink Iceberg sink 当中的呢？

总体框架

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如图，Flink Iceberg sink 有两个主要模块和两个辅助模块组成：

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实现要点

■ Writer

在当前的实现中，Java 的 Map<String, Object> 作为每条记录，输入给 writer。内部逻辑先将其转化为作为中间格式的 Avro IndexedRecord，而后通过 Iceberg 里的 Parquet 相关 API，累积的写入 DataFile。
使用 Avro 作为中间格式是一个临时方案，为简化适配，并最大限度的利用现有逻辑。但长期来看，使用中间格式会影响处理效率，社区也在试图通过 ISSUE-870 来去掉 Avro，进而使用 Iceberg 内建的数据类型作为输入，同时也需要加入一个到 Flink 内建数据类型的转换器。
在做 checkpoint 的过程中，发送 writer 自己的 barrier 到下游的 committer 之前，关闭单个 Parquet 文件，构建 DataFile，并发送 DataFile 的信息给下游。

■ Committer

全局唯一的 Committer 在收到上游所有 writer 的 barrier 以后，将收到的 DataFile 的信息填入 manifest file，并使用 ListState 把 manifest file 作为用户自定义的 state，保存于 snapshot 中。
当 checkpoint 完成以后，通过 merge append 将 manifest file 提交给 Iceberg。Iceberg 内部通过后续的一系列操作完成 commit。最终让新加入的数据对其他的读任务可见。

试用 Flink Iceberg sink

社区上 https://github.com/apache/incubator-iceberg/pull/856 提供了可以试用的原型代码。下载该 patch 放入 master 分支，编译并构建即可。如下的程序展示了如何将该 sink 嵌入到 Flink 数据流中：

// Configurate catalog
org.apache.hadoop.conf.Configuration hadoopConf =
    new org.apache.hadoop.conf.Configuration();
hadoopConf.set(
    org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.ConfVars.METASTOREURIS.varname,
    META_STORE_URIS);
hadoopConf.set(
    org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.ConfVars.METASTOREWAREHOUSE.varname,
    META_STORE_WAREHOUSE);
 
Catalog icebergCatalog = new HiveCatalog(hadoopConf);
 
// Create Iceberg table
Schema schema = new Schema(
   ...
);
PartitionSpec partitionSpec = builderFor(schema)...
TableIdentifier tableIdentifier =
    TableIdentifier.of(DATABASE_NAME, TABLE_NAME);
// If needed, check the existence of table by loadTable() and drop it
// before creating it
icebergCatalog.createTable(tableIdentifier, schema, partitionSpec);
 
// Obtain an execution environment
StreamExecutionEnvironment env = 
    StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
// Enable checkpointing
env.enableCheckpointing(...);
  
// Add Source
DataStream<Map<String, Object>> dataStream =
    env.addSource(source, typeInformation);
 
// Configure Ieberg sink
Configuration conf = new Configuration();
conf.setString(
    org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.ConfVars.METASTOREWAREHOUSE.varname,
    META_STORE_URIS);
conf.setString(IcebergConnectorConstant.DATABASE, DATABASE_NAME);
conf.setString(IcebergConnectorConstant.TABLE, TABLE_NAME);
 
// Append Iceberg sink to data stream
IcebergSinkAppender<Map<String, Object>> appender =
   new IcebergSinkAppender<Map<String, Object>>(conf, "test")
       .withSerializer(MapAvroSerializer.getInstance())
       .withWriterParallelism(1);
appender.append(dataStream);
 
// Trigger the execution
env.execute("Sink Test");

后续规划

Flink Iceberg sink 有很多需要完善的地方，例如：上文中提到的去掉 Avro 作为中间格式；以及在各种失败的情况下是否仍能保证端到端的 exactly-once；按固定时长做 checkpoint，在高低峰时生成不同大小的 DataFile，是否对后续读不友好等。这些问题都在我们的后续规划中，也会全数贡献给社区。

参考资料：

[1] Iceberg 官网：
https://iceberg.apache.org/
[2] Flink 1.10文档：
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/
[3] Neflix 提供的 Flink Iceberg connector 原型：
https://github.com/Netflix-Skunkworks/nfflink-connector-iceberg
[4] Flink Iceberg sink 设计文档：
https://docs.google.com/document/d/19M-sP6FlTVm7BV7MM4Om1n_MVo1xCy7GyDl_9ZAjVNQ/edit?usp=sharing

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