Apache Kylin 云原生架构的思考及规划-阿里云开发者社区

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Apache Kylin 云原生架构的思考及规划

简介: 在 1 月 4 号 ECUG 技术大会的分享中,Kyligence 的 CEO Luke Han 为大家带来了主题为《Apache Kylin 云原生架构的思考及规划》的精彩演讲,分享了 Kylin 如何拥抱云原生这一趋势。以下为演讲实录。

在 1 月 4 号 ECUG 技术大会的分享中,Kyligence 的 CEO Luke Han 为大家带来了主题为《Apache Kylin 云原生架构的思考及规划》的精彩演讲,分享了 Kylin 如何拥抱云原生这一趋势。以下为演讲实录。


各位同学,大家下午好!非常高兴今天来到这个场合,给大家介绍一下 Apache Kylin 在接下来云原生方面的变化和思考,以及我们在这方面最近的工作。

01关于 Apache Kylin

首先介绍一下 Apache Kylin 这个项目,Kylin 是我们五六年前在 eBay 中国研发中心孵化,完全由中国人设计、研发、贡献出来的第一个 Apache 顶级项目,我们在这方面的确踩了一条路出来。今天我们看到 Apache 软件基金会里有十几个来自中国的项目,包括华为、百度、阿里等等,我们看到在全球的开源社区里有越来越多中国人的声音和力量。
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Apache Kylin 是做什么的?它是一个分布式引擎,为 Hadoop 等大型分布式数据平台之上的超大规模数据集通过标准 SQL 查询及多维分析(OLAP)功能,提供亚秒级的交互式分析能力。也就是数据集很大的情况下,业务人员需要快速分析的时候,需要这么一个数据集市的解决方案,把数据汇总好,能够让你的业务人员用起来很快很爽,而不是让他再跑一个脚本。

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我们看一下 Kylin 的基础架构。Kylin 是基于 Hadoop的,使用 MapReduce/Spark 进行预计算,并且使用 HBase 保存预计算的中间结果。通过 Calcite 来将 SQL 解析为执行计划,并且将最复杂的现场计算工作省去,直接利用预计算准备好的中间结果,达到加速查询的目的。

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在当年的时候其实做得还挺好,但是这几年遇到了巨大的挑战。

02 挑战来临

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第一个挑战叫云原生, Hadoop 的架构在云原生上是非常大的痛苦,而且是反云原生的,需要去解决的还有很多。我们 Apache Kylin 项目最原始的一些人出来创业,我们的创业公司叫 Kyligence ,在上海。我们成立之后,自己做了一个项目叫“逃离动物园”,因为整个 Hadoop 都是动物,猪、蛇还有蚂蚁、蜜蜂等等。

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今天云计算在吞噬所有的世界,所以你如果不去做,你就被人吃掉了,赶紧去做。这张图背后的故事今天就不讲了,这两年发生的故事太多了。

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回过头,来分析下我们想干的这件事情好在哪里,不好在哪里。可以看到整个 Hadoop 的曲线,对于整体私有部署还不错,还很便宜。但是你会发现整个学习曲线、计算存储、版本管理之类的相当令人痛苦。和 Hadoop 相关的项目有两三百个,你要去把这个事情玩得溜,要把版本弄清楚,要把牌打清楚,非常复杂。让这个东西上云的时候,你会发现更痛苦。

如果你有 PB 以上的数据量放在 Hadoop 里,我相信你靠一个人是摆不平的。如果你上面老板还想要做复杂点的东西,你发现养 10 个人的团队是必然的,而且还要天天晚上起来,因为跑 batch 的时候往往在晚上。

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当时,我们发现 Kylin 的存储 HBase 也有巨大的挑战。它的挑战在于不是一个真正的列存,它可以很好地写优化,但是整个索引等等都有很大的挑战,而且运维相当困难。当然现在已经很好了,我们最早用 v0.98,那时候整个挂掉都是很正常的。另外一个是它缺乏二级索引,HBase 今天的版本里面依然没有很好的二级索引。我如果做查询,只做一个维度上的高查询,是可以做到的,但是业务用户永远不是这么想的。包括无数据类型等等,都有很大的挑战。而且放在云上面的挑战更大,日积月累以后数据占用的资源就很大了。我不是说它不好,它还是相当不错的。

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当时我们看到了这些问题,但当时我们严重依赖 Hadoop ,今天我们要做的是想要怎么样逃出去,又不能完全从头写一个,外面那么多用户在用。所以我们想的第一件事情是云上有哪些好的东西,云上的特点在哪里。讲到云上的时候对象存储,云上对象存储很便宜,可以放很多的数据,但它不是一个 native 的存储,也就是说它比 HBase 直接访问磁盘要慢不少,今天我们在云上一定要加速,一定要在这方面做很多工作。好处是放在云上很便宜。

另外一个是在整个资源管理上,一般来说云上现在更多的是用 Kubernetes ,你在 Hadoop 里还得去做选型,很复杂。还有其他一些问题,其中最重要的一点叫存储与计算分离,不能说老是往云上方放数据,如果老板已经让你买了几千台机器,放在机房里不用,是沉没成本,但是放在云上就不一样了。

03 Apache Kylin 如何适应这一趋势?

回过头来,我们希望在整个云上面做几样东西,第一个是希望能够做到从整个持续集成,从容器编排到微服务和敏捷开发,都可以在新一代架构里面做出来,来看看我们是怎么去做的。
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我们第一步是做重构,这件事情大概发生在 2014、2015 年的样子,我们创业前后的样子。这是最早的麒麟架构,其实我们最早设计的时候比较好的一点,我们完全是面向接口编程的,所以每个模块做得非常好,从源数据到执行引擎到存储到访问到 Server ,全部都是放开的。但还不够,所以我们做了一件事情叫可插拔的架构,我在某一年的 ECUG 讲过这个概念。也就是说我们把每一块都抽象出来,把 Cube Builder 这块全部变掉,这个好处也就是我们有能力去随时随地换掉某一个引擎。理想是很好的,但是现实确实很骨感。比如你想换个存储引擎,换换挺快的,让它成熟我们至少花了两年,这是一个过程。这是第一步,好几年前就做完了。

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我们干完这件事情之后,各个地方都可以变成一个所谓的 Adaptor 的结构,我们最早只能支持 Hive source ,也就是说我们只能从 Hive 读数据,今天我们已经可以从 Kafka 等等,甚至前段时间做了一个阿里的接口,都做出来了,很容易,因为可插拔的架构在这儿了。
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第二件事情是非常重的改变。最早的时候我们完全用 MapReduce 去做整个底下的计算,那个时候 MapReduce 做得确实好,坦率讲今天我的大量客户还在用 MapReduce ,原因是稳定,慢是很慢,但是真的稳定。但有的时候 MapReduce 并不 work,尤其我们想要扔到云上去,尤其是我们想要逃出这个动物园的话。所以我们第一个决定是用 Spark。

Spark 有几个好处,我们之前的计算是一层一层算的,简单地说,每一层是一个 Mapreduce Job,我这个 Job 做完才能做下一个,下一个做完才能做下一个。但是这里最大的问题是两个:一个在于数据会落盘,每一层计算完了以后都会 flush 到 HDFS 之上,下一个层才能去读;第二个问题在于,每一层都是一个 MapReduce Job ,所以会带来一个巨大的 job 的 overhead,因为你起一个 job 和关一个 job 是有时间差的,整个构建有很多层,时间就很长很长。所以我们当时就整个换成了 Spark,用 RDD 的方式,好处在于整个过程,一个 Spark Job 就过去了。

坦率讲,在这个场景下我们碰到了若干的坑,尤其是内存相关的,因为数据量太大,所以那时候 Spark 经常会爆,现在比较稳定了,我们有比较好的方式。这是整个 Spark 当时的改变。这个版本大概是在 2015 、2016 年的时候出来的,我们花了很多力气去做稳定性。

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这是整个实现,以前每个 MapReduce Job 都是一个 for 循环,计算复杂度是非常大的。你想想看去加载几百 TB 数据计算的时候,是几个小时甚至十几个小时的过程,十几个小时的 for 循环。现在一个 Spark Job 提交上去之后就结束了,所有的东西在一个 Job 处理。这里最重要的是内存配置,不要把数据爆掉,这块 Kylin 社区有相当多的经验和实践可以给大家看。

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不仅是 build ,整个过程都用 Spark 去做,这个时候你完全不需要依赖于 Hadoop 的东西了。这是一个对比,在 2017 年的 Spark 会议上介绍了,当时对比了一些相应的 MapReduce 的性能对比,一个非常粗的结论是我们可以节省一半的时间,当然这跟数据有关,有些数据集上反而会慢,这是肯定的,需要调优。

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干完这件事情之后,我们另外一个事情是要运维了,因为云原生的东西一定要想办法更好地去运维它,所以 Docker 化是我们的第一步。我们在 2016 年 Docker 很火的时候就做了一个版本出来,这个东西一直在,然后整个查询服务是完全可以无状态化的,完全可以容器化了,当时我们就全部解决掉了,一个 Docker 下载下来就好了。现在查询服务本身无状态,都可以做到,这个很简单。

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Docker 有了后还缺一样东西——天下大火的东西 Kubernetes 。你有了 Docker 已经去多中心了,耦合性也没有了,怎么去编排它,这块社区在开发中,快结束了。

怎么用 Kubernetes 去管理所有跟 Kylin 相关的东西,这是非常重要的。尤其在云上的时候,我们自己的云版本已经做到自动伸缩了,也就是说我可以在数据量进来之后,通过规则对资源的使用去做伸缩。这个得益于整个 Docker 化和 Kubernetes 化,可以做自动化的编排。

第二点,Kubernetes 化之后,给我们带来一个最大的变化,就是我们之前要依赖云上的 Hadoop ,你要做一整套东西的时候,要先去弄一堆东西出来,然后再培育出我们的东西出来,前前后后加在一起最乐观的情况下,EMR 的资源足够的情况下都需要 30 分钟,这不是我们的问题,是 Hadoop 集群初始化太慢了。今天我们的云版本已经完全拿掉 Hadoop 的情况下,现在最快大概 2 到 3 分钟就可以把一个集群完全性地跑出来,几行命令出来就可以了,这才应该是云上应该有的方式。

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这是怎么使用 Kubernetes,我们现在有很多开源用户,他们在生产,已经把这块东西注册到他们内部上去了,用得还蛮好的,看到很多不错的方式,可以做到无人值守、无人运维。

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这还不够,我们现在准备改动最深的一块:存储。之前提到了 Kylin on HBase 方案的诸多局限性,所以我们在商业版里用 Parquet 代替了 HBase。这个方案正在贡献回开源社区,目标是在今年上半年做出来,在下一代Kylin里面就没有 HBase 了,这套东西很复杂,因为存储改变带来的各种调优,确实相当复杂。而且有太多的东西进来以后,你要去做各种妥协,甚至有些场景之间是互斥的,你怎么去做,我们花了蛮多的力气,无所不用其极,压榨最后一分能力。
社区已有 Kylin on Parquet 分支。我们 2018 年底做的简单测试,证明我们把同样的东西放在 Parquet 上和放在 HBase 上,性能上差不多,甚至有些东西 Parquet 好一点,有些东西 Parquet 差一点,但是那时候没有做调优。也就是存储换成 Parquet 能够跑通我所有的测试,可以全部接得住。所以现在我们在紧锣密鼓地做这个事情,这还是蛮有挑战的。

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最后一块,前面的五步做完了之后,扔到云上去就可以了,还差一块,也就是查询引擎。其实做到这个地方,作为一个分析的工具,SQL 的查询引擎是最难的,SQL 的查询引擎我们最早用的是 Apache Calcite, Calcite 应该是现在业界用得最多的 SQL 引擎。

当时我们用起来挺好的,但我们发现在大数据场景下就不行了。SQL 进来,plan 出来,优化好,从存储层将数据拿出来就好了,很快的。但是返回结果集的数据量非常大的场景下,尤其在咱们中国人多,在我们这里,返回来几百万条太正常了。所有的场景,我要把数据取回来,你会发现没有任何办法去缩小最终的数据集。Calcite 是一个单线程的设计,所以这个时候麻烦就大了,底下的存储引擎的计算速度很快,可能十几二十个毫秒就把数据取回来了,结果到Calcite这里是单线程,就只能等 Query 节点的 CPU 资源了,所以还是不合适的。

我们现在花了巨大的力气把它改成了 Spark 的方式,完全变成分布式的。变成这个以后,你会发现以前 cube 是因为存在 HBase 上,它是分布式的,所以我能够在各个节点把数据拉回来。收集完各个节点数据进行 Filter 开始就慢了,因为是单线程的。所以我们改变了一个方式,现在完全是用分布式了,所以你可以看打在上面的 sort 都是分布式的,你不需要在一个进程进行大量数据的 sort。这个情况,今天很多客户说在 Kylin 的节点上会去做优化,但是有时候不能解决性能瓶颈,只有这种分布式方式去做才能根本上解决性问题。但是这块的坑更大,因为这里面太复杂了。我们现在花很多力气,现在也在开发和测试,我们在看是不是可以和社区一起去做,我们把大部分的东西已经做完了。
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2019 年 12 月发布了Kylin 3.0,3.0 是纯实时的架构。我们今年的目标是去做 Apache Kylin 4.0,希望 4.0 能变成真云原生,真实时的一整套。而且我们希望做到更好的一点,叫批流一体化,也就是说一个数据模型不用管数据到底是历史进来还是流式进来,对于业务用户,不应该切换不同的平台,只要去查就好了,只要去用就好了,不需要维护两套。如果我们可以做到前面讲的计划,完全是在云的整个场景下,会大大地降低整个运维难度和使用门槛。

欢迎希望参与打造云原生 Kylin 的同学踊跃联系我们 shaofengshi@apache.org,邮箱主题请备注「参与 Kylin 云原生开发」,下一代 Kylin 等着你~

我们的整体目标,第一是轻量级的架构,在云上我们基本上只会依赖两三样东西:一个是 Spark,这是肯定要的;第二个是 Kubernetes;还有一个是云存储。第二个目标是在云上自动伸缩起停,根据负载来伸缩,而不是一直放在那里。最终就是 TCO ,整个成本要降低下去。

以上是我们对 Kylin 往云原生这个方向转型的思考以及做法,我们非常谨慎,原因在于数据是用户的核心资产,我们非常敬畏这件事情。在转换的过程中,还是需要巨大的工作要去把它做得更加好、更加完善。谢谢各位!


原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/mBLeSlU-IQlYTNe9cOkFVQ


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