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从 Spark 做批处理到 Flink 做流批一体

简介: Flink 做流批一体在 linkedIn 的一些探索经验
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本⽂由社区志愿者苗文婷整理,内容来源⾃ LinkedIn 大数据高级开发工程师张晨娅在 Flink Forward Asia 2020 分享的《从 Spark 做批处理到 Flink 做流批一体》,分享的主题是如何从 Spark 做批处理到 Flink 做流批一体,在 LinkedIn 的一些探索实践经验。主要内容为:

  1. 为什么要做流批一体?
  2. 当前行业已有的解决方案和现状,优势和劣势
  3. 探索生产实践场景的经验
  4. Shuflle Service 在 Spark 和 Flink 上的对比,以及 Flink 社区后面可以考虑做的工作
  5. 总结

GitHub 地址
https://github.com/apache/flink
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1. 为什么要做流批一体

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做流批一体到底有哪些益处,尤其是在 BI/AI/ETL 的场景下。整体来看,如果能帮助用户做到流批一体,会有以上 4 个比较明显的益处:

  • 可以避免代码重复,复用代码核心处理逻辑

代码逻辑能完全一致是最好的,但这会有一定的难度。但整体来讲,现在的商业逻辑越来越长,越来越复杂,要求也很多,如果我们使用不同的框架,不同的引擎,用户每次都要重新写一遍逻辑,压力很大并且难以维护。所以整体来讲,尽量避免代码重复,帮助用户复用代码逻辑,就显得尤为重要。

  • 流批一体有两个方向

这两个方向要考虑的问题很不一样,目前 Flink 做 Streaming、Spark 做 Batch 等等一些框架在批处理或流处理上都比较成熟,都已经产生了很多的单方面用户。当我们想帮助用户移到另外一个方向上时,比如一些商业需求,通常会分成两类,是先从流处理开始到批处理,还是从批处理开始到流处理。之后介绍的两个生产实践场景案例,正好对应这两个方向。

  • 减少维护工作量

避免维护多套系统,系统之间的差异可能非常大,框架和引擎都不一样,会带来比较多的问题。如果公司内部有多条 pipeline ,一个实时一个离线,会造成数据不一致性,因此会在数据验证、数据准确性查询、数据存储等方面做很多工作,尽量去维护数据的一致性。

  • 学习更多

框架和引擎很多,商业逻辑既要跑实时,也要跑离线,所以,支持用户时需要学习很多东西。

2. 当前行业现状

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Flink 和 Spark 都是同时支持流处理和批处理的引擎。我们一致认为 Flink 的流处理做的比较好,那么它的批处理能做到多好?同时,Spark 的批处理做的比较好,那么它的流处理能不能足够帮助用户解决现有的需求?

现在有各种各样的引擎框架,能不能在它们之上有一个统一的框架,类似于联邦处理或者是一些简单的 physical API,比如 Beam API 或者是自定义接口。

Beam 方面需要考虑的问题,是它在批处理和流处理上的优化能做到多好?Beam 目前还是偏物理执行,之后的计划是我们需要考究的。

LinkedIn,包括其他公司,会考虑做一些自定义接口的解决方案,考虑有一个共通的 SQL 层,通用的 SQL 或 API 层,底下跑不同的框架引擎。这里需要考虑的问题是,像 Spark 、Flink 都是比较成熟的框架了,已经拥有大量的用户群体。当我们提出一个新的 API ,一个新的解决方案,用户的接受度如何? 在公司内部应该如何维护一套新的解决方案?

3. 生产案例场景

后面内容主要聚焦在 Flink 做 batch 的效果,Flink 和 Spark 的简单对比,以及 LinkedIn 内部的一些解决方案。分享两个生产上的实例场景,一个是在机器学习特征工程生成时如何做流批一体,另一个是复杂的 ETL 数据流中如何做流批一体。

3.1 案例 A - 机器学习特征工程

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第一类方向,流处理 -> 批处理,归类为流批一体。

案例 A 的主体逻辑是在机器学习中做特征生成时,如何从流处理到批处理的流批一体。核心的业务逻辑就是特征转换,转化的过程和逻辑比较复杂,用它做一些标准化。

比如在 LinkedIn 的页面上输入的一些会员信息背景等,需要将这些信息提取出来标准化掉,才能进行一些推荐,帮你找一些工作等等。当会员的身份信息有更新时,会有过滤、预处理的逻辑、包括读取 Kafka 的过程,做特征转换的过程中,可能会有一些小表查询。这个逻辑是非常直接的,没有复杂的 join 操作及其他的数据处理过程。

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以前它的 pipeline 是实时的,需要定期从离线 pipeline 中读取补充信息来更新流。这种 backfill 对实时集群的压力是很大的,在 backfill 时,需要等待 backfill 工作起来,需要监控工作流不让实时集群宕掉。所以,用户提出能不能做离线的 backfill,不想通过实时流处理做 backfill。

当前我们的用户是使用 Beam on Samza 做流处理,他们非常熟悉 Beam API 和 Spark Dataset API,也会用 Dataset API 去做除了 backfill 之外的一些其他业务处理。

需要特别强调的是, Dataset API 很多都是直接对 Object 操作,对 type 安全性要求很高,如果建议这些用户直接改成 SQL 或者 DataFrame 等 workflow 是不切实际的,因为他们已有的业务逻辑都是对 Object 进行直接操作和转化等。

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在这个案例下,我们能提供给用户一些方案选择,Imperative API 。看下业界提供的方案:

第一个选择是即将要统一化的 Flink DataStream API,此前我们在做方案评估时也有调研 Flink DataSet API(deprecated),DataStream API 可以做到统一,并且在流处理和批处理方面的支持都是比较完善的。但缺点是,毕竟是 Imperative API ,可能没有较多的优化,后续应该会持续优化。可以看下 FLIP-131: Consolidate the user-facing Dataflow SDKs/APIs (and deprecate the DataSet API) FLIP-134: Batch execution for the DataStream API

第二个选择是 Spark Dataset ,也是用户一个比较自然的选择。可以用 Dataset API 做 Streaming,区别于 Flink 的 Dataset 、DataStream API 等物理 API,它是基于 Spark Dataframe SQL engine 做一些 type safety,优化程度相对好一些。可以看下文章 Databricks: Introducing Apache Spark DatasetsSpark Structured Streaming Programming Guide: Unsupported-operations

第三个选择是 Beam On Spark,它目前主要还是用 RDD runner,目前支持带 optimization 的 runner 还是有一定难度的。之后会详细说下 Beam 在案例 B 中的一些 ongoing 的工作。可以看下 Beam Documentation - Using the Apache Spark RunnerBEAM-8470 Create a new Spark runner based on Spark Structured streaming framework

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从用户的反馈上来说,Flink 的 DataStream (DataSet) API 和 Spark 的 Dataset API 在用户 interface 上是非常接近的。作为 Infra 工程师来说,想要帮用户解决问题,对 API 的熟悉程度就比较重要了。

但是 Beam 和 Flink 、Spark 的 API 是非常不一样的,它是 Google 的一条生态系统,我们之前也帮助用户解决了一些问题,他们的 workflow 是在 Beam on Samza 上,他们用 p collections 或者 p transformation 写了一些业务逻辑,output、input 方法的 signature 都很不一样,我们开发了一些轻量级 converter 帮助用户复用已有的业务逻辑,能够更好的用在重新写的 Flink 或 Spark 作业里。

从 DAG 上来看,案例 A 是一个非常简单的业务流程,就是简单直接的对 Object 进行转换。Flink 和 Spark 在这个案例下,性能表现上是非常接近的。

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通常,我们会用 Flink Dashboard UI 看一些异常、业务流程等,相比 Spark 来说是一个比较明显的优势。Spark 去查询 Driver log,查询异常是比较麻烦的。但是 Flink 依旧有几个需要提升的地方:

  • History Server - 支持更丰富的 Metrics 等

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Spark History Server UI 呈现的 metrics 比较丰富的,对用户做性能分析的帮助是比较大的。Flink 做批处理的地方是否也能让 Spark 用户能看到同等的 metrics 信息量,来降低用户的开发难度,提高用户的开发效率。

  • 更好的批处理运维工具

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分享一个 LinkedIn 从两三年前就在做的事情。LinkedIn 每天有 200000 的作业跑在集群上,需要更好的工具支持批处理用户运维自己的作业,我们提供了 Dr. Elephant 和 GridBench 来帮助用户调试和运维自己的作业。

Dr. Elephant 已开源,能帮助用户更好的调试作业,发现问题并提供建议。另外,从测试集群到生产集群之前,会根据 Dr. Elephant 生成的报告里评估结果的分数来决定是否允许投产。

GridBench 主要是做一些数据统计分析,包括 CPU 的方法热点分析等,帮助用户优化提升自己的作业。GridBench 后续也有计划开源,可以支持各种引擎框架,包括可以把 Flink 加进来,Flink job 可以用 GridBench 更好的做评估。GridBench Talk: Project Optimum: Spark Performance at LinkedIn Scale

用户不仅可以看到 GridBench 生成的报告,Dr. Elephant 生成的报告,也可以通过命令行看到 job 的一些最基本信息,应用 CPU 时间、资源消耗等,还可以对不同 Spark job 和 Flink job 之间进行对比分析。

以上就是 Flink 批处理需要提升的两块地方。

3.2 案例 B - 复杂的 ETL 数据流

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第二类方向,批处理 -> 流处理,归类为流批一体。

ETL 数据流的核心逻辑相对复杂一些,比如包括 session window 聚合窗口,每个小时计算一次页面的用户浏览量,分不同的作业,中间共享 metadata table 中的 page key,第一个作业处理 00 时间点,第二个作业处理 01 时间点,做一些 sessionize 的操作,最后输出结果,分 open session、close session ,以此来做增量处理每个小时的数据。

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这个 workflow 原先是通过 Spark SQL 做的离线增量处理,是纯离线的增量处理。当用户想把作业移到线上做一些实时处理,需要重新搭建一个比如 Beam On Samza 的实时的 workflow,在搭建过程中我们和用户有非常紧密的联系和沟通,用户是遇到非常多的问题的,包括整个开发逻辑的复用,确保两条业务逻辑产生相同的结果,以及数据最终存储的地方等等,花了很长时间迁移,最终效果是不太好的。

另外,用户的作业逻辑里同时用 Hive 和 Spark 写了非常多很大很复杂的 UDF ,这块迁移也是非常大的工作量。用户对 Spark SQL 和 Spark DataFrame API 是比较熟悉的。

上图中的黑色实线是实时处理的过程,灰色箭头主要是批处理的过程,相当于是一个 Lambda 的结构。

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针对案例 B,作业中包括很多 join 和 session window,他们之前也是用 Spark SQL 开发作业的。很明显我 们要从 Declartive API 入手,当前提供了 3 种方案:

第一个选择是 Flink Table API/SQL ,流处理批处理都可以做,同样的SQL,功能支持很全面,流处理和批处理也都有优化。可以看下文章 Alibaba Cloud Blog: What's All Involved with Blink Merging with Apache Flink?FLINK-11439 INSERT INTO flink_sql SELECT * FROM blink_sql

第二个选择是 Spark DataFrame API/SQL ,也是可以用相同的 interface 做批处理和流处理,但是 Spark 的流处理支持力度还是不够的。可以看下文章 Databricks Blog: Deep Dive into Spark SQL’s Catalyst OptimizerDatabricks Blog: Project Tungsten: Bringing Apache Spark Closer to Bare Metal

第三个选择是 Beam Schema Aware API/SQL ,Beam 更多的是物理的 API ,在 Schema Aware API/SQL 上目前都在开展比较早期的工作,暂不考虑。所以,之后的主要分析结果和经验都是从 Flink Table API/SQL 和 Spark DataFrame API/SQL 的之间的对比得出来的。可以看下文章 Beam Design Document - Schema-Aware PCollectionsBeam User Guide - Beam SQL overview

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从用户的角度来说,Flink Table API/SQL 和 Spark DataFrame API/SQL 是非常接近的,有一些比较小的差别,比如 keywords、rules、 join 具体怎么写等等,也会给用户带来一定的困扰,会怀疑自己是不是用错了。

Flink 和 Spark 都很好的集成了 Hive ,比如 HIve UDF 复用等,对案例B中的 UDF 迁移,减轻了一半的迁移压力。

Flink 在 pipeline 模式下的性能是明显优于 Spark 的,可想而知,要不要落盘对性能影响肯定是比较大的,如果需要大量落盘,每个 stage 都要把数据落到磁盘上,再重新读出来,肯定是要比不落盘的 pipeline 模式的处理性能要差的。pipeline 比较适合短小的处理,在 20 分钟 40 分钟还是有比较大的优势的,如果再长的 pipeline 的容错性肯定不能和 batch 模式相比。Spark 的 batch 性能还是要比 Flink 好一些的。这一块需要根据自己公司内部的案例进行评估。

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Flink 对 window 的支持明显比其他引擎要丰富的多,比如 session window,用户用起来非常方便。我们用户为了实现 session window ,特意写了非常多的 UDF ,包括做增量处理,把 session 全部 build 起来,把 record 拿出来做处理等等。现在直接用 session window operator ,省了大量的开发消耗。同时 group 聚合等 window 操作也都是流批同时支持的。

Session Window:

// Session Event-time Window
.window(Session withGap 10.minutes on $"rowtime" as $"w")
    
// Session Processing-time Window (assuming a processing-time attribute "proctime")
.window(Session withGap 10.minutes on $"proctime" as $"w")

Slide Window:

// Sliding Event-time Window
.window(Slide over 10.minutes every 5.minutes on $"rowtime" as $"w")
    
// Sliding Processing-time Window (assuming a processing-time attribute "proctime")
.window(Slide over 10.minutes every 5.minutes on $"proctime" as $"w")

// Sliding Row-count Window (assuming a processing-time attribute "proctime")
.window(Slide over 10.rows every 5.rows on $"proctime" as $"w")

img

UDF 是在引擎框架之间迁移时最大的障碍。如果 UDF 是用 Hive 写的,那是方便迁移的,因为不管是 Flink 还是 Spark 对 Hive UDF 的支持都是很好的,但如果 UDF 是用 Flink 或者 Spark 写的,迁移到任何一个引擎框架,都会遇到非常大的问题,比如迁移到 Presto 做 OLAP 近实时查询。

为了实现 UDF 的复用,我们 LinkedIn 在内部开发了一个 transport 项目,已经开源至 github 上, 可以看下 LinkedIn 发表的博客:Transport: Towards Logical Independence Using Translatable Portable UDFs

transport 给所有引擎框架提供一个面向用户的 User API ,提供通用的函数开发接口,底下自动生成基于不同引擎框架的 UDF ,比如 Presto、Hive、Spark、Flink 等。

用一个共通的 UDF API 打通所有的引擎框架,能让用户复用自己的业务逻辑。用户可以很容易的上手使用,比如如下用户开发一个 MapFromTwoArraysFunction :

public class MapFromTwoArraysFunction extends StdUDF2<StdArray,StdArray,StdMap>{

    private StdType _mapType;
    
    @Override
    public List<String> getInputParameterSignatures(){
        return ImmutableList.of(
            "array[K]",
            "array[V]"
        );
    }
    
    @Override
    public String getOutputParameterSignature(){
        return "map(K,V)";
    }
}
@Override
public void init(StdFactory stdFactory){
    super.init(stdFactory);
}
@Override
public StdMap eval(StdArray a1, StdArray a2){
    if(a1.size() != a2.size()) {
        return null;
    }
    StdMap map = getStdFactory().createMap(_mapType);
    for(int i = 0; i < a1.size; i++) {
        map.put(a1.get(i), a2.get(i));
    }
    return map;
}

img

处理用户的 SQL 迁移问题 ,用户之前是用 Spark SQL 开发的作业,之后想使用流批一体,改成 Flink SQL 。目前的引擎框架还是比较多的,LinkedIn 开发出一个 coral 的解决方案,已在 github 上开源,在 facebook 上也做了一些 talk ,包括和 transport UDF 一起给用户提供一个隔离层使用户可以更好的做到跨引擎的迁移,复用自己的业务逻辑。

看下 coral 的执行流程,首先作业脚本中定义 熟悉的 ASCII SQL 和 table 的属性等,之后会生成一个 Coral IR 树状结构,最后翻译成各个引擎的 physical plan 。

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在案例 B 分析中,流批统一,在集群业务量特别大的情况下,用户对批处理的性能、稳定性、成功率等是非常重视的。其中 Shuffle Service ,对批处理性能影响比较大。

4.Shuffle Service 在 Spark 和 Flink 上的对比

img

In-memory Shuffle,Spark 和 Flink 都支持,比较快,但不支持可扩展。

Hash-based Shuffle ,Spark 和 Flink 都支持 , 相比 In-memory Shuffle ,容错性支持的更好一些,但同样不支持可扩展。

Sort-based Shuffle,对大的 Shuffle 支持可扩展,从磁盘读上来一点一点 Sort match 好再读回去,在 FLIP-148: Introduce Sort-Based Blocking Shuffle to Flink 中也已经支持。

External Shuffle Service, 在集群非常繁忙,比如在做动态资源调度时,外挂服务就会非常重要,对 Shuffle 的性能和资源依赖有更好的隔离,隔离之后就可以更好的去调度资源。FLINK-11805 A Common External Shuffle Service Framework 目前处于 reopen 状态。

Disaggregate Shuffle,大数据领域都倡导 Cloud Native 云原生,计算存储分离在 Shuffle Service 的设计上也是要考虑的。FLINK-10653 Introduce Pluggable Shuffle Service Architecture 引入了可插拔的 Shuffle Service 架构。

img

Spark 对 Shuffle Service 做了一个比较大的提升,这个工作也是由 LinkedIn 主导的 magnet 项目,形成了一篇名称为 introducing-magnet 的论文 (Magnet: A scalable and performant shuffle architecture for Apache Spark),收录到了 LinkedIn blog 2020 里。magnet 很明显的提升了磁盘读写的效率,从比较小的 random range ,到比较大的顺序读,也会做一些 merging ,而不是随意的随机读取 shuffle data ,避免 random IO 的一些问题。

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通过 Magent Shuffle Service 缓解了 Shuffle 稳定性和可扩展性方面的问题。在此之前,我们发现了很多 Shuffle 方面的问题,比如 Job failure 等等非常高。如果想用 Flink 做批处理,帮助到以前用 Spark 做批处理的用户,在 Shuffle 上确实要花更大功夫。

  • 在 Shuffle 可用性上,会采用 best-effort 方式去推 shuffle blocks,忽略一些大的 block ,保证最终的一致性和准确性。
  • 为 shuffle 临时数据生成一个副本,确保准确性。

如果 push 过程特别慢,会有提前终止技术。

Magent Shuffle 相比 Vanilla Shuffle ,读取 Shuffle data 的等待时间缩较少了几乎 100%,task 执行时间缩短了几乎 50%,端到端的任务时长也缩短了几乎 30%。

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5. 总结

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  • LinkedIn 非常认可和开心看到 Flink 在流处理和批处理上的明显优势,做的更加统一,也在持续优化中。
  • Flink 批处理能力有待提升,如 history server,metrics,调试。用户在开发的时候,需要从用户社区看一些解决方案,整个生态要搭建起来,用户才能方便的用起来。
  • Flink 需要对 shuffle service 和大集群离线工作流投入更多的精力,确保 workflow 的成功率,如果规模大起来之后,如何提供更好的用户支持和对集群进行健康监控等。
  • 随着越来越多的框架引擎出现,最好能给到用户一个更加统一的 interface,这一块的挑战是比较大的,包括开发和运维方面,根据 LinkedIn 的经验,还是看到了很多问题的,并不是通过一个单一的解决方案,就能囊括所有的用户使用场景,哪怕是一些 function 或者 expression,也很难完全覆盖到。像 coral、transport UDF。

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