深度解读 Flink 1.11:流批一体 Hive 数仓-阿里云开发者社区

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深度解读 Flink 1.11:流批一体 Hive 数仓

简介: Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓,给离线数仓带来 Flink 流处理实时且 Exactly-once 的能力。另外,Flink 1.11 完善了 Flink 自身的 Filesystem connector,大大提高了 Flink 的易用性。

Flink 1.11 features 已经冻结,流批一体在新版中是浓墨重彩的一笔,在此提前对 Flink 1.11 中流批一体方面的改善进行深度解读,大家可期待正式版本的发布。

首先恭喜 Table/SQL 的 blink planner 成为默认 Planner,撒花、撒花。

Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓,给离线数仓带来 Flink 流处理实时且 Exactly-once 的能力。另外,Flink 1.11 完善了 Flink 自身的 Filesystem connector,大大提高了 Flink 的易用性。

数仓架构

离线数仓

640 1.png

传统的离线数仓是由 Hive 加上 HDFS 的方案,Hive 数仓有着成熟和稳定的大数据分析能力,结合调度和上下游工具,构建一个完整的数据处理分析平台,流程如下:

  • Flume 把数据导入 Hive 数仓
  • 调度工具,调度 ETL 作业进行数据处理
  • 在 Hive 数仓的表上,可以进行灵活的 Ad-hoc 查询
  • 调度工具,调度聚合作业输出到BI层的数据库中

这个流程下的问题是:

  • 导入过程不够灵活,这应该是一个灵活 SQL 流计算的过程
  • 基于调度作业的级联计算,实时性太差
  • ETL 不能有流式的增量计算

实时数仓

针对离线数仓的特点,随着实时计算的流行,越来越多的公司引入实时数仓,实时数仓基于 Kafka + Flink streaming,定义全流程的流计算作业,有着秒级甚至毫秒的实时性。

但是,实时数仓的一个问题是历史数据只有 3-15 天,无法在其上做 Ad-hoc 的查询。如果搭建 Lambda 的离线+实时的架构,维护成本、计算存储成本、一致性保证、重复的开发会带来很大的负担。

Hive 实时化

Flink 1.11 为解决离线数仓的问题,给 Hive 数仓带来了实时化的能力,加强各环节的实时性的同时,又不会给架构造成太大的负担。

Hive streaming sink

实时数据导入 Hive 数仓,你是怎么做的?Flume、Spark Streaming 还是 Flink Datastream?千呼万唤,Table / SQL 层的 streaming file sink 来啦,Flink 1.11 支持 Filesystem connector [1] 和 Hive connector 的 streaming sink [2]。

640 2.png

(注:图中 StreamingFileSink 的 Bucket 概念就是 Table/SQL 中的 Partition)

Table/SQL 层的 streaming sink 不仅:

  • 带来 Flink streaming 的实时/准实时的能力
  • 支持 Filesystem connector 的全部 formats(csv,json,avro,parquet,orc)
  • 支持 Hive table 的所有 formats
  • 继承 Datastream StreamingFileSink 的所有特性:Exactly-once、支持HDFS, S3

而且引入了新的机制:Partition commit。

一个合理的数仓的数据导入,它不止包含数据文件的写入,也包含了 Partition 的可见性提交。当某个 Partition 完成写入时,需要通知 Hive metastore 或者在文件夹内添加 SUCCESS 文件。Flink 1.11 的 Partition commit 机制可以让你:

  • Trigger:控制Partition提交的时机,可以根据Watermark加上从Partition中提取的时间来判断,也可以通过Processing time来判断。你可以控制:是想先尽快看到没写完的Partition;还是保证写完Partition之后,再让下游看到它。
  • Policy:提交策略,内置支持SUCCESS文件和Metastore的提交,你也可以扩展提交的实现,比如在提交阶段触发Hive的analysis来生成统计信息,或者进行小文件的合并等等。

一个例子:

-- 结合Hive dialect使用Hive DDL语法
SET table.sql-dialect=hive;
CREATE TABLE hive_table (
  user_id STRING,
  order_amount DOUBLE
) PARTITIONED BY (
  dt STRING,
  hour STRING
) STORED AS PARQUET TBLPROPERTIES (
  -- 使用partition中抽取时间,加上watermark决定partiton commit的时机
  'sink.partition-commit.trigger'='partition-time',
  -- 配置hour级别的partition时间抽取策略,这个例子中dt字段是yyyy-MM-dd格式的天,hour是0-23的小时,timestamp-pattern定义了如何从这两个partition字段推出完整的timestamp
  'partition.time-extractor.timestamp-pattern'=’$dt $hour:00:00’,
  -- 配置dalay为小时级,当 watermark > partition时间 + 1小时,会commit这个partition
  'sink.partition-commit.delay'='1 h',
  -- partitiion commit的策略是:先更新metastore(addPartition),再写SUCCESS文件
  'sink.partition-commit.policy.kind’='metastore,success-file'
)
 
SET table.sql-dialect=default;
CREATE TABLE kafka_table (
  user_id STRING,
  order_amount DOUBLE,
  log_ts TIMESTAMP(3),
  WATERMARK FOR log_ts AS log_ts - INTERVAL '5' SECOND
)
 
-- 可以结合Table Hints动态指定table properties [3]
INSERT INTO TABLE hive_table SELECT user_id, order_amount, DATE_FORMAT(log_ts, 'yyyy-MM-dd'), DATE_FORMAT(log_ts, 'HH') FROM kafka_table;

Hive streaming source

Hive 数仓中存在大量的 ETL 任务,这些任务往往是通过调度工具来周期性的运行,这样做主要有两个问题:

  1. 实时性不强,往往调度最小是小时级。
  2. 流程复杂,组件多,容易出现问题。

针对这些离线的 ETL 作业,Flink 1.11 为此开发了实时化的 Hive 流读,支持:

  • Partition 表,监控 Partition 的生成,增量读取新的 Partition。
  • 非 Partition 表,监控文件夹内新文件的生成,增量读取新的文件。

你甚至可以使用10分钟级别的分区策略,使用 Flink 的 Hive streaming source 和Hive streaming sink 可以大大提高 Hive 数仓的实时性到准实时分钟级 4,在实时化的同时,也支持针对 Table 全量的 Ad-hoc 查询,提高灵活性。

SELECT * FROM hive_table
/*+ OPTIONS('streaming-source.enable'=’true’,
'streaming-source.consume-start-offset'='2020-05-20') */;

实时数据关联 Hive 表

在 Flink 与 Hive 集成的功能发布以后,我们收到最多的用户反馈之一就是希望能够将 Flink 的实时数据与离线的 Hive 表进行关联。因此,在 Flink 1.11 中,我们支持将实时表与 Hive 表进行 temporal join [6]。沿用 Flink 官方文档中的例子,假定 Orders 是实时表,而 LatestRates 是一张 Hive 表,用户可以通过以下语句进行temporal join:

SELECT
  o.amout, o.currency, r.rate, o.amount * r.rate
FROM
  Orders AS o
  JOIN LatestRates FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proctime AS r
  ON r.currency = o.currency

与 Hive 表进行 temporal join 目前只支持 processing time,我们会把 Hive 表的数据缓存到内存中,并按照固定的时间间隔去更新缓存的数据。用户可以通过参数“lookup.join.cache.ttl” 来控制缓存更新的间隔,默认间隔为一个小时。

“lookup.join.cache.ttl” 需要配置到 Hive 表的 property 当中,因此每张表可以有不同的配置。另外,由于需要将整张 Hive 表加载到内存中,因此目前只适用于 Hive 表较小的场景。

Hive 增强

Hive Dialect 语法兼容

Flink on Hive 用户并不能很好的使用 DDL,主要是因为:

  • Flink 1.10 中进一步完善了 DDL,但由于 Flink 与 Hive 在元数据语义上的差异,通过 Flink DDL 来操作 Hive 元数据的可用性比较差,仅能覆盖很少的应用场景。
  • 使用 Flink 对接 Hive 的用户经常需要切换到 Hive CLI 来执行 DDL。

针对上述两个问题,我们提出了 FLIP-123 [7],通过 Hive Dialect 为用户提供 Hive语法兼容。该功能的最终目标,是为用户提供近似 Hive CLI/Beeline 的使用体验,让用户无需在 Flink 和 Hive 的 CLI 之间进行切换,甚至可以直接迁移部分 Hive 脚本到 Flink 中执行。

在 Flink 1.11中,Hive Dialect 可以支持大部分常用的 DDL,比如 CREATE/ALTER TABLE、CHANGE/REPLACE COLUMN、ADD/DROP PARTITION 等等。为此,我们为 Hive Dialect 实现了一个独立的 parser,Flink 会根据用户指定的 Dialect 决定使用哪个 parser 来解析 SQL 语句。用户可以通过配置项“ table.sql-dialect ” 来指定使用的 SQL Dialect。它的默认值为 “default”,即 Flink 原生的 Dialect,而将其设置为 “hive” 时就开启了 Hive Dialect。对于 SQL 用户,可以在 yaml 文件中设置“table.sql-dialect” 来指定 session 的初始 Dialect,也可以通过 set 命令来动态调整需要使用的 Dialect,而无需重启 session。

Hive Dialect 目前所支持的具体功能可以参考 FLIP-123 或 Flink 的官方文档。另外,该功能的一些设计原则和使用注意事项如下:

  1. Hive Dialect 只能用于操作 Hive 表,而不是 Flink 原生的表(如 Kafka、ES 的表),这也意味着 Hive Dialect 需要配合 HiveCatalog 使用。
  2. 使用 Hive Dialect 时,原有的 Flink 的一些语法可能会无法使用(例如 Flink 定义的类型别名),在需要使用 Flink 语法时可以动态切换到默认的 Dialect。
  3. Hive Dialect 的 DDL 语法定义基于 Hive 的官方文档,而不同 Hive 版本之间语法可能会有轻微的差异,需要用户进行一定的调整。
  4. Hive Dialect 的语法实现基于 Calcite,而 Calcite 与 Hive 有不同的保留关键字。因此,某些在 Hive 中可以直接作为标识符的关键字(如 “default” ),在Hive Dialect 中可能需要用“`”进行转义。

向量化读取

Flink 1.10中,Flink 已经支持了 ORC (Hive 2+) 的向量化读取支持,但是这很局限,为此,Flink 1.11 增加了更多的向量化支持:

  • ORC for Hive 1.x [8]
  • Parquet for Hive 1,2,3 [9]

也就是说已经补全了所有版本的 Parquet 和 ORC 向量化支持,默认是开启的,提供开关。

简化 Hive 依赖

Flink 1.10 中,Flink 文档中列出了所需的 Hive 相关依赖,推荐用户自行下载。但是这仍然稍显麻烦,所以在1.11 中,Flink 提供了内置的依赖支持 [10]:

  • flink-sql-connector-hive-1.2.2_2.11-1.11.jar:Hive 1 的依赖版本。
  • flink-sql-connector-hive-2.2.0_2.11-1.11.jar:Hive 2.0 - 2.2 的依赖版本。
  • flink-sql-connector-hive-2.3.6_2.11-1.11.jar:Hive 2.3 的依赖版本。
  • flink-sql-connector-hive-3.1.2_2.11-1.11.jar:Hive 3 的依赖版本。

现在,你只需要单独下一个包,再搞定 HADOOP_CLASSPATH,即可运行 Flink on Hive。

Flink 增强

除了 Hive 相关的 features,Flink 1.11 也完成了大量其它关于流批一体的增强。

Flink Filesystem connector

Flink table 在长久以来只支持一个 csv 的 file system table,而且它还不支持Partition,行为上在某些方面也有些不符合大数据计算的直觉。

在 Flink 1.11,重构了整个 Filesystem connector 的实现 [1]:

  • 结合 Partition,现在,Filesystem connector 支持 SQL 中 Partition 的所有语义,支持 Partition 的 DDL,支持 Partition Pruning,支持静态/动态 Partition 的插入,支持 overwrite 的插入。
  • 支持各种 Formats:

    • CSV
    • JSON
    • Aparch AVRO
    • Apache Parquet
    • Apache ORC.
  • 支持 Batch 的读写。
  • 支持 Streaming sink,也支持上述 Hive 支持的 Partition commit,支持写Success 文件。

例子:

CREATE TABLE fs_table (
  user_id STRING,
  order_amount DOUBLE,
  dt STRING,
  hour STRING
) PARTITIONED BY (dt, hour) WITH (
  ’connector’=’filesystem’,
  ’path’=’...’,
  ’format’=’parquet’,
  'partition.time-extractor.timestamp-pattern'=’$dt $hour:00:00’,
  'sink.partition-commit.delay'='1 h',
  ‘sink.partition-commit.policy.kind’='success-file')
)

-- stream environment or batch environment
INSERT INTO TABLE fs_table SELECT user_id, order_amount, DATE_FORMAT(log_ts, 'yyyy-MM-dd'), DATE_FORMAT(log_ts, 'HH') FROM kafka_table;

-- 通过 Partition 查询
SELECT * FROM fs_table WHERE dt=’2020-05-20’ and hour=’12’;

引入 Max Slot

Yarn perJob 或者 session 模式在 1.11 之前是无限扩张的,没有办法限制它的资源使用,只能用 Yarn queue 等方式来限制。但是传统的批作业其实都是大并发,运行在局限的资源上,一部分一部分阶段性的运行,为此,Flink 1.11 引入 Max Slot 的配置[11],限制 Yarn application 的资源使用。

slotmanager.number-of-slots.max

定义 Flink 集群分配的最大 Slot 数。此配置选项用于限制批处理工作负载的资源消耗。不建议为流作业配置此选项,如果没有足够的 Slot,则流作业可能会失败。

结 语

Flink 1.11 也是一个大版本,社区做了大量的 Features 和 Improvements,Flink 的大目标是帮助业务构建流批一体的数仓,提供完善、顺滑、高性能的一体式数仓。希望大家多多参与社区,积极反馈问题和想法,甚至参与社区的讨论和开发,一起把 Flink 做得越来越好!

参考资料:

[1] https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-115%3A+Filesystem+connector+in+Table
[2] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-14255
[3] https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-113%3A+Supports+Dynamic+Table+Options+for+Flink+SQL
[4] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-17434
[5] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-17435
[6] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-17387
[7] https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-123%3A+DDL+and+DML+compatibility+for+Hive+connector
[8] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-14802
[9] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-16450
[10] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-16455
[11] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-16605

作者介绍:

李劲松(之信),Apache Flink Committer, 阿里巴巴技术专家,长期专注于流批一体的计算与数仓架构。

李锐(天离),Apache Hive PMC,阿里巴巴技术专家,加入阿里巴巴之前曾就职于 Intel、IBM 等公司,主要参与 Hive、HDFS、Spark 等开源项目。

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