Apache Iceberg在小红书的探究与理论

大汉青麟

导读：本文次要引见了小红书数据流团队基于Apache Iceberg在实时数仓畛域的探究与理论。目前小红书对数据湖技术的探究次要分为三个标的目的，第一个标的目的是在小红书云原生架构下，关于大范围日志实时入湖的理论，第二个标的目的是业务数据的CDC实时入湖理论，第三个标的目的是对实时数据湖剖析的探究。
明天的分享也次要环抱这三个标的目的展开，并在最初引见咱们对将来任务的布局：
日志数据入湖CDC实时入湖实时湖剖析探究将来布局01
日志数据入湖
1. 小红书数据平台架构

在进入主题以前先引见一下小红书数据平台的根本架构。
整体来讲，小红书数据平台与其余互联网公司迥然不同，次要不同在于小红书的根底架构是“长”在多朵私有云之上的。在数据收集层，日志和RDBMS的数据源来自不同的私有云；在数据存储加工层，绝大少数数据会存储于AWS S3对象存储；同时，数仓体系也是环抱着S3来建立的，实时ETL链路基于Kafka、Flink，离线剖析链路基于AWS EMR上的Spark、Hive、Presto等；在数据同享层，诸如Clickhouse、StarRocks、TiDB等OLAP引擎，为下层报表提供一些近实时的查问。以上就是小红书数据平台总体的架构组成。
2. APM日志数据入湖
接上去咱们用APM（Application Performance Monitor）的例子来引见Iceberg如安在以后架构体系下运行。
（1）使用Iceberg以前的APM链路

APM次要记载小红书APP前端和客户端机能相干的埋点日志，能够达到百万每秒的RPS。之前的离线链路是先将埋点数据发送到阿里云的Kafka，经过Flink功课落到阿里云的OSS对象存储，而后经过Distcp搬到AWS S3上，之后经过Add Partition落地到Hive内外，接上去上游的EMR集群会对落地的数据做一些离线的ETL功课调度和Adhoc的查问。整条链路中，数仓同窗的痛点是Flink ETL功课上数据需求按业务分区静态写入，然而各点位分区之间的流量十分不平均。这就波及到静态写分区时分是不是要加Keyby，假如加Keyby就会产生数据歪斜，不加Keyby每个写算子的Subtask都会为每个分区创立一个Writer，而分区Writer又最少创立一个文件，同时 Flink CheckPoint 又会缩小这个写缩小，终究致使小文件数爆炸。
小文件数多后会致使下列几个结果：
Distcp会变得十分慢，致使数据提早在小时级以上。流量小的得多文件集中在一个Task，致使查问机能差。（2）基于Iceberg的改善链路

Iceberg反对事务，咱们能够利用这个特性来异步合并小文件，这样既不影响主流的写入又能够保障统一性，基于此设法咱们能够失掉以上的架构图。
该架构简化了落OSS 的步骤，Kafka数据能够间接经过Flink落到S3的Iceberg，之后异步履行合并小文件功课，尔后上游就能间接基于Iceberg做ETL调度。这个链路的问题在于：
异步的小文件合并为周期调度，然而Iceberg在co妹妹it之后，上游ETL读文件功课会当即履行，在这之后再挂异步合并功课的意义就不大了。假如同步合并小文件，即在Flink入湖功课中挂一个合并算子，这样会引入跨云IO，并减少Flink功课的OOM危险。所以咱们仍是抉择经过参加Shuffle，从源头解决数据歪斜的问题。咱们自主设计了一个EvenPartitionShuffle的算法做数据Shuffle。Iceberg反对将分区级别的统计信息写入到元数据中，这样就能拿到不同分区的流量散布，再按照上游的并行度，就能将问题转化为一个类背包问题，相似于Spark的AQE。

关于评价这个算法能够笼统出下列两个目标：
Fanout：上游Subtask的分区个数。Residual：上游Subtask的调配流量和与指标流量差距。这两个目标反应出小文件的个数以及数据歪斜的平均水平，咱们也在这两个目标的评价上去不停调剂背包算法。从终究的成果来看，线上功课IcebergStreamWriter各Subtask数据负载仍是对比平均的，也极大增加了小文件数。

以上计划的优缺陷如下：
优点：
小文件的问题失掉理解决。Writer算子内存占用增加。缺陷：
引入了Shuffle。流量静态变动。临时还不克不及按照流质变化静态调剂分区别布，由于以后是在Flink 功课启动的时分读取Iceberg的元数据。（3）将基于Iceberg的链路运用于小红书多云架构
当解决以上问题之后，让咱们来看看如何将以上链路运用在小红书的多云架构上。有两个问题需求解决：跨云流式读写的问题，以及Iceberg与上游零碎的集成。
①跨云流式读写

对于Iceberg多云架构下读写的问题，咱们先来看以上架构图的组件与数据流。在下面的架构图中高亮标出了Iceberg两个对比首要的笼统：Catalog与FileIO。
Catalog保留了Iceberg最新的元数据的指针，而且需求包管指针变卦的原子性。Iceberg提供了HiveCatalog和HadoopCatalog两种完成。HadoopCatalog依赖于文件零碎rename接口的原子性，而rename在对象存储上并非原子操作（关于最新版本的HadoopCatalog，加一个显式的锁能够包管原子性，然而过后尚无这方面的完成）。所以咱们选用了HiveCatalog，关于HiveMetastore，离线数仓包罗Iceberg都是读写一个RDS库，所以经过EMR集群的HMS也能间接拜候到Flink写进来的Iceberg表。

FileIO是Iceberg读写存储零碎的接口。HiveCatalog默许是HadoopFileIO，咱们能够在两头封装一层S3AFileSystem来读写S3。当咱们走完这条链路时发现Flink读写都是正常的，然而离线所依赖的EMRFS不反对S3A的schema。因而咱们调研了Iceberg原生的S3FileIO，发现它的完成十分简略间接，且可控性十分高，因而在通过了一些大范围的压测，并解决了一些问题后就选择了S3FileIO。

接上去详细引见S3FileIO是怎么完成的。
首先Flink TaskWriter在接纳数据向上游写到S3OutputStream。用户可设置一个MPU阈值，当大于阈值时，会有一个线程池异步地使用MPU上传文件到S3，不然就会走另外一条门路，将StagingFiles串在一同，经过PutObject申请写到S3。
关于以上链路，咱们也对S3FileIO做了一些优化以反对大流量的功课。
（1）S3Client上的优化：
HttpsClients，咱们将S3原生的HttpsClients（Java8自带的HTTP URL Connection）改换为了Apache HttpClient，其在Socket链接以及易用性上有一些晋升。在写的过程当中咱们也遇到了一些问题，多云机器带来的问题是每个厂商机器的内核是不太同样的，例如在某云上发现有写S3超时的问题，咱们与厂商一同抓包发现是内核参数的问题。API Call Timeout，将S3的Timeout配置项袒露给Iceberg。Credential Provider，S3 SDK从FlinkConf中读取密钥。（2）MPU Threshold
Flink做Checkpoint的时分，一切的Writer都会将数据刷到S3，这时候候的毛刺会十分大。咱们的计划是升高MPU的阈值以及ParquetWriter的RowGroup。升高Parquet的RowGroup就象征着它刷到S3OutputStream能够更早一点，升高MPU阈值就能更早地上传StagingFile。经过以上优化咱们把CheckPoint在上传到S3的提早中从2分钟降到了几十秒。
（3）ResetException
当S3OutputStream经过BufferedInputStream把两个StagingFile合并到一同并上传时，当遇到诸如网络问题时会重试，它重试的机制是经过InputStreaming的mark和reset来做的，然而默许的mark limit是十二8KB，BufferedInputStream超过十二8KB之后就会丢数据，重试时就会泛起ResetException。咱们将mark limit改为 StagingFiles Size +1，包管一切的数据都会缓存防止以上问题。
②上游零碎集成

接上去要解决的是跟上游生态零碎集成的问题。
第一个问题是Batch ReadIceberg与Hive最显著的区分就是分区的可见性语义，Hive在全部分区写完后可见，而Iceberg在co妹妹it后就当即可见。然而上游离线调度的小时级工作对比依赖于HivePartition的可见性。
在此咱们做了一个Sensor，其原理是Flink在写的时分将Watermark写进Iceberg表的Table Property。上游的离线调度就能使用咱们基于Airflow的Watermark Sensor去按期的轮询HMS，查问Watermark是不是曾经达到分区时间，前提知足之后就会触发Spark的调度。
第二个问题是Adhoc查问Adhoc查问使用了Kyuubi这样一个多租户的SQL Gateway经过Spark去读Iceberg表。用户能够间接经过三段式的表名去查问Iceberg 表，例如：
hive_prod.Iceberg_test.table
总结：
咱们目前在出产环境曾经落地了几个对比大的功课，单功课的吞吐达到了GB/S以及百万级别的RPS，数据的就绪时间大略在五分钟摆布，由Flink Checkpoint来管制。上游的读耗时得益于小文件问题的解决以及Iceberg基于文件的Planning，使上游读耗时增加了30%~50%。
02
CDC实时入湖
1. MySQL全量入仓

小红书数仓数据的另外一首要来源是MySQL，目前的Mysql2Hive链路是全量入仓这类对比传统的模式，次要经过Airflow按时调度，使用Sqoop去小时级别或天级别从MySQL拉数据写到Hive表相应的分区外面。
其中对比特殊的一点是为理解决Schema Evolution，每次拉取数据的时分都会生成一个Avro Shema，对应的Hive表选用了行存储的Avro表，而不是通常会使用的基于列存的Parquet文件的表。它的缺陷是不如列存高效，然而它解决了一个问题——上游的用户不需求斟酌schema变动的状况。这条链路的益处是简略实用间接，缺陷是MySQL压力大，上游查问不敷高效。
2. CDC增量入仓

对于CDC如何增量入离线数仓的问题，大厂都有一些对比成熟不乱的计划。
如上图， ODS个别有两张表，一张增量表一张全量表，开始会有一个全量表的导入，之后会经过实时流进增量表，而后经过Merge工作进行周期性的合并操作。这个链路曾经在得多厂都有了成熟不乱的理论，缺陷是链路对比长。
3. CDC实时入湖

咱们终究的链路如上图，将MySQL的下游数据库经过全增量数据发送到Kafka，而后使用Flink将数据Upsert到Iceberg外面，同时会处置一些Schema Evolution的状况，这条链路就十分简洁。
整条链路中咱们需求特别留意，同?主键（业务主键+ Shard Key）的Binlog应该保序。下列是在整条链路中放弃Exactly-Once语义所做的事件：
①Binlog
全增量，先发全量再发增量。At-Least-Once，包管反复发送时包管有序（终究?致性）。MQ Producer按照主键Hash（且分桶数固定，不受扩容影响）。②Flink
Shuffle Key 只能是主键的?集 + I妹妹utable Columns。③ Iceberg sink
Upsert Mode。（1）Merge on Read

这个计划咱们在理论中也发现一些问题，最中心的就是DeleteFile多致使的MOR查问机能差。
Iceberg查问时，每个DataFile都需求读取相应的DeleteFile进内存进行过滤，会使得Task的IO负载很重，这样咱们的优化思绪就转换为如何增加DeleteFile。而泛起DeleteFile过量的缘故是，Update的完成要先把以后行删掉再Insert，删掉这行就最少会生成一个DeleteFile。咱们对此所作的优化是去除反复的Insert事情，这样只需求对Update做Delete。当上游Insert得多，Update很少的时分就会有对比大的收益。
（2）Hidden Partition

Iceberg的分区与Hive不同的是它的分区信息能够被暗藏起来，不需求用户去感知，在建表或者修正分区战略之后，新拔出曾经的数据自动计算所属分区。
利用暗藏分区咱们能够做到下列优化：
在读数据时能够只查问关联分区，疏忽其余分区。错峰做File Compaction，增加冲突。例如在写以后小时候区时咱们能够对以前的分区做File Compaction。关于FlinkSQL原生不反对暗藏分区的问题，咱们经过Table Property去定义暗藏分区，在建表的时分去建相应的分区。
（3）Auto Schema Evolution

在实时流处置Binlog，一个绕不开的问题是下游的Schema变卦了上游怎么及时的检测到，再去做相应的Writer的变卦，上游表的变卦。有一种解决计划是当消费到下游变卦的Event事情时，咱们会在平台把功课从新改掉重启，也就是先变卦上游的Iceberg的Table Schema，再变卦Flink SQL，之后从新启举措业。但在平台化以前，关于一些罕用的场景，好比加列，曾经能掩盖线上得多Schema Evolution的场景。为了让Flink功课能自动监测到加列而且有序的正确的提交到Iceberg，咱们将Binlog中的Schema跟着每条数据记载一同发送，当数据往下发到Iceberg的Dynamic Streaming Writer时，就能和Writer外面保留的上一个Schema去做对比，假定只是加列，那末咱们就会做两件事件：
关掉以后的Writer，以新的Schema去建设新的Writer写数据。以Schema变卦的时间点为联系，对Schema变卦前的数据先提交，再对Schema 进行Update，之后再提交 Schema变卦后的文件。（4）CDC实时入湖其余任务

除此以外，CDC与实时链路咱们还做了其它一些任务：
Binlog Format。反对解析Canal PB格局。Progressive Compaction。Compaction是咱们接上去任务的重点，尤为在MySQL的量对比小的时分，假如想维持五分钟级别的CheckPoint，小文件问题就会十分凸起。如何避开流式工作正在写的Partition去做Compaction 也是目前在做的事件。以上就是咱们目前正在做的CDC入湖的一些任务。
03
实时湖剖析探究
咱们想用Iceberg 来做一些更面向将来的事件。
1. 实时候析链路

首先引见一下目前剖析的实时链路。
Kafka经过Flink做一些Join和聚合操作之后，最初会生成一张大宽表存储到ClickHouse中以提供秒级或者毫秒级的前往功用，Kafka在其中也用做了事实表的存储。以上架构图来自FLIP-188，FLIP-188要做的事件就是如何完成流批一体的存储。咱们数仓同窗的需要是要对两头后果进行一些查问操作或者利用其进一步生成上游的表，这些操作只利用Kafka是做不了的。常见的做法是利用Kafka再接一个工作，将两头后果写到Iceberg或者Hudi内外面。
2. 流批一体存储

咱们完成流批一体存储是经过间接在Kafka里双写一份数据到Iceberg的列存储上。这除了让Kafka做扩容更简略，更首要的是反对一些离线数仓的用法，咱们不用再启动一个Flink的功课去写到S3。要完成这样的功用首先需求一个Schema的概念，也就是如何把Kafka的Schema映照到上游表的Schema，对此咱们让用户在咱们的平台下去自定义，同时有一个Remote Fetcher模块来拿到这个Schema，之后经过Iceberg写到上游。真实的写线程是在Broker外面，能够按照Leader去静态迁徙。之后集群中的Controller节点上启动一个独自的co妹妹iter过程，承受Fetcher传来的数据文件列表，按期co妹妹it。
3. Iceberg表面

ClickHouse社区版是存算耦合的，离线数仓想用这部份的数据就对比难题。咱们公司外部的ClickHouse曾经完成了存算别离的架构，数据是存储于对象存储的。在此根底上，咱们和ClickHouse团队协作做了Iceberg的表面。Iceberg表面没有使用Paruqet这类凋谢式的文件格局，而是使用了MergeTree的格局。上图是一张Iceberg传统的数据文件组织方式图，它的Metadata层分红了Manifest List和Manifest File，之后会指向一些DataFile。这些DataFile与ClickHouse外面的part概念很像，所以咱们就将Manifest File指向了一个part.ck文件，part.ck其实也是一层衍生的元数据文件，它的上游会再去读一些bin/mark的文件，这样就能实现对ClickHouse数据的读取。
04
将来布局

将来布局次要有存、算、管三个标的目的。
首先在存储方面，咱们需求对CloudNative FileIO继续优化，好比进一步增加Checkpoint的毛刺、进一步进步吞吐、进步跨云读写的不乱性。对于计算，咱们会跟更多引擎去集成，目前曾经集成为了Spark引擎，同时正在集成ClickHouse。此外StarRocks社区曾经集成为了Iceberg表面的Connector，咱们当前也会在下面做一些运用。在查问方面，方案经过改动数据的组织方式，或者添加一些二级索引来做Data Skipping去减速查问。办理方面，让Iceberg继续不乱的运转上来仍是需求外挂表保护功课的，这对上游数仓同窗来讲仍是引入了运维压力。咱们接上去会将其办事化，思考如何智能地拉起一些功课，以及应用甚么战略能够增加冲突的几率。这就是咱们正在做的和未来筹备做的一些事件。
明天的分享就到这里，谢谢大家。
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