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Flink 和 Iceberg 如何解决数据入湖面临的挑战

简介: 4.17 上海站 Meetup 胡争老师分享内容:数据入湖的挑战有哪些,以及如何用 Flink + Iceberg 解决此类问题。

GitHub 地址
https://github.com/apache/flink
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一、数据入湖的核心挑战

数据实时入湖可以分成三个部分,分别是数据源、数据管道和数据湖(数仓),本文的内容将围绕这三部分展开。

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1. Case #1:程序 BUG 导致数据传输中断

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  • 首先,当数据源通过数据管道传到数据湖(数仓)时,很有可能会遇到作业有 BUG 的情况,导致数据传到一半,对业务造成影响;
  • 第二个问题是当遇到这种情况的时候,如何重起作业,并保证数据不重复也不缺失,完整地同步到数据湖(数仓)中。

2. Case #2:数据变更太痛苦

  • 数据变更

    当发生数据变更的情况时,会给整条链路带来较大的压力和挑战。以下图为例,原先是一个表定义了两个字段,分别是 ID 和 NAME。此时,业务方面的同学表示需要将地址加上,以方便更好地挖掘用户的价值。

    首先,我们需要把 Source 表加上一个列 Address,然后再把到 Kafka 中间的链路加上链,然后修改作业并重启。接着整条链路得一路改过去,添加新列,修改作业并重启,最后把数据湖(数仓)里的所有数据全部更新,从而实现新增列。这个过程的操作不仅耗时,而且会引入一个问题,就是如何保证数据的隔离性,在变更的过程中不会对分析作业的读取造成影响。

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  • 分区变更

    如下图所示,数仓里面的表是以 “月” 为单位进行分区,现在希望改成以 “天” 为单位做分区,这可能就需要将很多系统的数据全部更新一遍,然后再用新的策略进行分区,这个过程十分耗时。

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3. Case #3:越来越慢的近实时报表?

当业务需要更加近实时的报表时,需要将数据的导入周期,从 “天” 改到 “小时”,甚至 “分钟” 级别,这可能会带来一系列问题。

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如上图所示,首先带来的第一个问题是:文件数以肉眼可见的速度增长,这将对外面的系统造成越来越大的压力。压力主要体现在两个方面:

  • 第一个压力是,启动分析作业越来越慢,Hive Metastore 面临扩展难题,如下图所示。

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    • 随着小文件越来越多,使用中心化的 Metastore 的瓶颈会越来越严重,这会造成启动分析作业越来越慢,因为启动作业的时候,会把所有的小文件原数据都扫一遍。
    • 第二是因为 Metastore 是中心化的系统,很容易碰到 Metastore 扩展难题。例如 Hive,可能就要想办法扩后面的 MySQL,造成较大的维护成本和开销。
  • 第二个压力是扫描分析作业越来越慢。

    随着小文件增加,在分析作业起来之后,会发现扫描的过程越来越慢。本质是因为小文件大量增加,导致扫描作业在很多个 Datanode 之间频繁切换。

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4. Case #4:实时地分析 CDC 数据很困难

大家调研 Hadoop 里各种各样的系统,发现整个链路需要跑得又快又好又稳定,并且有好的并发,这并不容易。

  • 首先从源端来看,比如要将 MySQL 的数据同步到数据湖进行分析,可能会面临一个问题,就是 MySQL 里面有存量数据,后面如果不断产生增量数据,如何完美地同步全量和增量数据到数据湖中,保证数据不多也不少。

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  • 此外,假设解决了源头的全量跟增量切换,如果在同步过程中遇到异常,如上游的 Schema 变更导致作业中断,如何保证 CDC 数据一行不少地同步到下游。

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  • 整条链路的搭建,需要涉及源头全量跟同步的切换,包括中间数据流的串通,还有写入到数据湖(数仓)的流程,搭建整个链路需要写很多代码,开发门槛较高。

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  • 最后一个问题,也是关键的一个问题,就是我们发现在开源的生态和系统中,很难找到高效、高并发分析 CDC 这种变更性质的数据。

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5. 数据入湖面临的核心挑战

  • 数据同步任务中断

    • 无法有效隔离写入对分析的影响;
    • 同步任务不保证 exactly-once 语义。
  • 端到端数据变更

    • DDL 导致全链路更新升级复杂;
    • 修改湖/仓中存量数据困难。
  • 越来越慢的近实时报表

    • 频繁写入产生大量小文件;
    • Metadata 系统压力大, 启动作业慢;
    • 大量小文件导致数据扫描慢。
  • 无法近实时分析 CDC 数据

    • 难以完成全量到增量同步的切换;
    • 涉及端到端的代码开发,门槛高;
    • 开源界缺乏高效的存储系统。

二、Apache Iceberg 介绍

1. Netflix:Hive 上云痛点总结

Netflix 做 Iceberg 最关键的原因是想解决 Hive 上云的痛点,痛点主要分为以下三个方面:

1.1 痛点一:数据变更和回溯困难

  1. 不提供 ACID 语义。在发生数据改动时,很难隔离对分析任务的影响。典型操作如:INSERT OVERWRITE;修改数据分区;修改 Schema;
  2. 无法处理多个数据改动,造成冲突问题;
  3. 无法有效回溯历史版本。

1.2 痛点二:替换 HDFS 为 S3 困难

  1. 数据访问接口直接依赖 HDFS API;
  2. 依赖 RENAME 接口的原子性,这在类似 S3 这样的对象存储上很难实现同样的语义;
  3. 大量依赖文件目录的 list 接口,这在对象存储系统上很低效。

1.3 痛点三:太多细节问题

  1. Schema 变更时,不同文件格式行为不一致。不同 FileFormat 甚至连数据类型的支持都不一致;
  2. Metastore 仅维护 partition 级别的统计信息,造成不 task plan 开销; Hive Metastore 难以扩展;
  3. 非 partition 字段不能做 partition prune。

2. Apache Iceberg 核心特性

  • 通用化标准设计

    • 完美解耦计算引擎
    • Schema 标准化
    • 开放的数据格式
    • 支持 Java 和 Python
  • 完善的 Table 语义

    • Schema 定义与变更
    • 灵活的 Partition 策略
    • ACID 语义
    • Snapshot 语义
  • 丰富的数据管理

    • 存储的流批统一
    • 可扩展的 META 设计支持
    • 批更新和 CDC
    • 支持文件加密
  • 性价比

    • 计算下推设计
    • 低成本的元数据管理
    • 向量化计算
    • 轻量级索引

3. Apache Iceberg File Layout

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上方为一个标准的 Iceberg 的 TableFormat 结构,核心分为两部分,一部分是 Data,一部分是 Metadata,无论哪部分都是维护在 S3 或者是 HDFS 之上的。

4. Apache Iceberg Snapshot View

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上图为 Iceberg 的写入跟读取的大致流程。

可以看到这里面分三层:

  • 最上面黄色的是快照;
  • 中间蓝色的是 Manifest;
  • 最下面是文件。

每次写入都会产生一批文件,一个或多个 Manifest,还有快照。

比如第一次形成了快照 Snap-0,第二次形成快照 Snap-1,以此类推。但是在维护原数据的时候,都是增量一步一步做追加维护的。

这样的话可以帮助用户在一个统一的存储上做批量的数据分析,也可以基于存储之上去做快照之间的增量分析,这也是 Iceberg 在流跟批的读写上能够做到一些支持的原因。

5. 选择 Apache Iceberg 的公司

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上图为目前在使用 Apache Iceberg 的部分公司,国内的例子大家都较为熟悉,这里大致介绍一下国外公司的使用情况。

  • NetFlix 现在是有数百PB的数据规模放到 Apache Iceberg 之上,Flink 每天的数据增量是上百T的数据规模。
  • Adobe 每天的数据新增量规模为数T,数据总规模在几十PB左右。
  • AWS 把 Iceberg 作为数据湖的底座。
  • Cloudera 基于 Iceberg 构建自己整个公有云平台,像 Hadoop 这种 HDFS 私有化部署的趋势在减弱,上云的趋势逐步上升,Iceberg 在 Cloudera 数据架构上云的阶段中起到关键作用。
  • 苹果有两个团队在使用:

    • 一是整个 iCloud 数据平台基于 Iceberg 构建;
    • 二是人工智能语音服务 Siri,也是基于 Flink 跟 Iceberg 来构建整个数据库的生态。

三、Flink 和 Iceberg 如何解决问题

回到最关键的内容,下面阐述 Flink 和 Iceberg 如何解决第一部分所遇到的一系列问题。

1. Case #1:程序 BUG 导致数据传输中断

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首先,同步链路用 Flink,可以保证 exactly once 的语义,当作业出现故障时,能够做严格的恢复,保证数据的一致性。

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第二个是 Iceberg,它提供严谨的 ACID 语义,可以帮用户轻松隔离写入对分析任务的不利影响。

2. Case #2:数据变更太痛苦

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如上所示,当发生数据变更时,用 Flink 和 Iceberg 可以解决这个问题。

Flink 可以捕捉到上游 Schema 变更的事件,然后把这个事件同步到下游,同步之后下游的 Flink 直接把数据往下转发,转发之后到存储,Iceberg 可以瞬间把 Schema 给变更掉。

当做 Schema 这种 DDL 的时候,Iceberg 直接维护了多个版本的 Schema,然后老的数据源完全不动,新的数据写新的 Schema,实现一键 Schema 隔离。

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另外一个例子是分区变更的问题,Iceberg 做法如上图所示。

之前按 “月” 做分区(上方黄色数据块),如果希望改成按 “天” 做分区,可以直接一键把 Partition 变更,原来的数据不变,新的数据全部按 “天” 进行分区,语义做到 ACID 隔离。

3. Case #3:越来越慢的近实时报表?

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第三个问题是小文件对 Metastore 造成的压力。

首先对于 Metastore 而言,Iceberg 是把原数据统一存到文件系统里,然后用 metadata 的方式维护。整个过程其实是去掉了中心化的 Metastore,只依赖文件系统扩展,所以扩展性较好。

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另一个问题是小文件越来越多,导致数据扫描会越来越慢。在这个问题上,Flink 和 Iceberg 提供了一系列解决方案:

  • 第一个方案是在写入的时候优化小文件的问题,按照 Bucket 来 Shuffle 方式写入,因为 Shuffle 这个小文件,写入的文件就自然而然的小。
  • 第二个方案是批作业定期合并小文件。
  • 第三个方案相对智能,就是自动增量地合并小文件。

4. Case #4:实时地分析CDC数据很困难

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  • 首先是是全量跟增量数据同步的问题,社区其实已有 Flink CDC Connected 方案,就是说 Connected 能够自动做全量跟增量的无缝衔接。

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  • 第二个问题是在同步过程中,如何保证 Binlog 一行不少地同步到湖中, 即使中间碰到异常。

    对于这个问题,Flink 在 Engine 层面能够很好地识别不同类型的事件,然后借助 Flink 的 exactly once 的语义,即使碰到故障,它也能自动做恢复跟处理。

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  • 第三个问题是搭建整条链路需要做不少代码开发,门槛太高。

    在用了 Flink 和 Data Lake 方案后,只需要写一个 source 表和 sink 表,然后一条 INSERT INTO,整个链路就可以打通,无需写任何业务代码。

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  • 最后是存储层面如何支持近实时的 CDC 数据分析。

四、社区 Roadmap

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上图为 Iceberg 的 Roadmap,可以看到 Iceberg 在 2019 年只发了一个版本, 却在 2020 年直接发了三个版本,并在 0.9.0 版本就成为顶级项目。

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上图为 Flink 与 Iceberg 的 Roadmap,可以分为 4 个阶段。

  • 第一个阶段是 Flink 与 Iceberg 建立连接。
  • 第二阶段是 Iceberg 替换 Hive 场景。在这个场景下,有很多公司已经开始上线,落地自己的场景。
  • 第三个阶段是通过 Flink 与 Iceberg 解决更复杂的技术问题。
  • 第四个阶段是把这一套从单纯的技术方案,到面向更完善的产品方案角度去做。

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