Flink Hudi 0.10.0 釋出,多項重要更新,穩定性大幅提升

ApacheFlink發表於2021-12-20

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前言

隨著雲數倉技術的不斷成熟,資料湖儼然已成為當下最熱門的技術之一,而 Apache Hudi 是當下最具競爭力的資料湖格式之一:

  • 擁有最活躍的開源社群之一,周活躍 PR 一直維持在 50+ 水平;
  • 擁有最活躍的國內使用者群之一,目前的 Apache Hudi 釘釘群使用者已超過 2200+,國內各大廠商都已經佈局 Apache Hudi 生態。

Apache Hudi 的活躍度得益於其出色的 file format 設計和豐富的事物語義支援:

  • 類 LSM 的 file format 佈局很好的適配了近實時更新場景,解決了超大資料集更新的痛點;
  • Hudi 的事物層語義在目前的湖儲存中是極其成熟和豐富的,基本所有的資料治理都可以自動化完成:compaction、rollback、cleaning、clustering。

Flink On Hudi

Apache Hudi 的 table format 對流計算友好的特性使得 Flink On Hudi 成為 Apache Hudi 專案最值得探索和挖掘的方向之一,Flink 不僅為 Hudi 解鎖了超大資料流的實時更新能力、更新增了流式消費和計算的能力,讓端到端近實時 ETL 得以在低成本的檔案儲存上輕鬆實現。

Flink On Hudi 專案在 2020 年 11 月立項,至今已迭代了三個版本,從第一個版本開始人氣和活躍度就一直高漲。5 月份組建的 Apache Hudi 釘釘群截止目前半年的時間,已經有超過 2200+ 使用者,並且活躍度一直排在 Flink 使用者群的前列。

Flink On Hudi 已成為部署 Apache Hudi 專案的首選方案,國內主要雲廠商:阿里雲、華為雲、騰訊雲,國外的 AWS 都已整合 Flink On Hudi;國內的大型網際網路公司:頭條、快手、B站 以及傳統企業:順豐、海康等均有 Flink On Hudi 的生產實踐,具釘釘群的跟蹤回訪等不完全統計,至少超過 50+ 國內公司在生產上使用 Flink On Hudi,Uber 公司更將 Flink On Hudi 作為 2022 年的重點方向在推進 !

Flink On Hudi 的開發者生態也非常活躍,目前國內有阿里雲、華為雲、頭條、B站的同學持續貢獻,Uber 公司和 AWS 更專門投入人力來對接 Flink On Hudi。

版本 Highlights

0.10.0 版本經過社群使用者的千錘百煉,貢獻了多項重要的 fix,更有核心讀寫能力的大幅增強,解鎖了多個新場景,Flink On Hudi 側的更新重點梳理如下:

Bug 修復

  • 修復物件儲存上極端 case 流讀資料丟失的問題 [HUDI-2548];
  • 修復全量+增量同步偶發的資料重複 [HUDI-2686];
  • 修復 changelog 模式下無法正確處理 DELETE 訊息 [HUDI-2798];
  • 修復線上壓縮的記憶體洩漏問題 [HUDI-2715]。

新特性

  • 支援增量讀取;
  • 支援 batch 更新;
  • 新增 Append 模式寫入,同時支援小檔案合併;
  • 支援 metadata table。

功能增強

  • 寫入效能大幅提升:優化寫入記憶體、優化了小檔案策略(更加均衡,無碎片檔案)、優化了 write task 和 coordinator 的互動;
  • 流讀語義增強:新增引數 earliest,提升從最早消費效能、支援引數跳過壓縮讀取,解決讀取重複問題;
  • 線上壓縮策略增強:新增 eager failover + rollback,壓縮順序改為從最早開始;
  • 優化事件順序語義:支援處理序,支援事件序自動推導。

下面挑一些重點內容為大家詳細介紹。

小檔案優化

Flink On Hudi 寫入流程大致分為以下幾個元件:

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  • row data to hoodie:負責將 table 的資料結構轉成 HoodieRecord;
  • bucket assigner:負責新的檔案 bucket(file group) 分配;
  • write task:負責將資料寫入檔案儲存;
  • coordinator:負責寫 trasaction 的發起和 commit;
  • cleaner:負責資料清理。

其中的 bucket assigner 負責了檔案 file group 的分配,也是小檔案分配策略的核心元件。0.10.0 版本的每個 bucket assign task 持有一個 bucket assigner,每個 bucket assigner 獨立管理自己的一組 file group 分組:

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在寫入 INSERT 資料的時候,bucket assigner 會掃描檔案檢視,檢視當前管理的 file group 中哪些屬於小檔案範疇,如果 file group 被判定為小檔案,則會繼續追加寫入。比如上圖中 task-1 會繼續往 FG-1、FG-2 中追加 80MB 和 60MB 的資料。

為了避免過度的寫放大,當可寫入的 buffer 過小時會忽略,比如上圖中 FG-3、FG-4、FG-5 雖然是小檔案,但是不會往檔案中追加寫。task-2 會新開一個 file group 寫入。

全域性檔案檢視

0.10.0 版本將原本 write task 端的檔案檢視統一挪到 JobManager,JobManager 啟動之後會使用 Javaline 本地啟動一個 web server,提供全域性檔案檢視的訪問代理。Write task 通過傳送 http 請求和 web server 互動,拿到當前寫入的 file group 檢視。

Web server 避免了重複的檔案系統檢視載入,極大的節省了記憶體開銷。

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流讀能力增強

0.10.0 版本新增了從最早消費資料的引數,通過指定 read.start-commitearliest 即可流讀全量 + 增量資料,值得一提的是,當從 earliest 開始消費時,第一次的 file split 抓取會走直接掃描檔案檢視的方式,在開啟 metadata table 功能後,檔案的掃描效率會大幅度提升;之後的增量讀取部分會掃描增量的 metadata,以便快速輕量地獲取增量的檔案訊息。

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新增處理順序

Apache Hudi 的訊息合併大體分為兩塊:增量資料內部合併、歷史資料和增量資料合併。訊息之間合併通過

write.precombine.field 欄位來判斷版本新舊,如下圖中標註藍色方塊的訊息為合併後被選中的訊息。

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0.10.0 版本可以不指定 write.precombine.field 欄位,此時使用處理順序:即後來的訊息比較新,對應上圖紫色部分被選中的訊息。

Metadata Table

Metadata table 是 0.7.0 Hudi 引入的功能,目的是在查詢端減少 DFS 的訪問,類似於檔案 listings 和 partitions 資訊直接通過 metadata table 查詢獲取。Metadata 在 0.10.0 版本得到大幅加強,Flink 端也支援了 該功能。

新版的 metadata table 為同步更新模型,當完成一次成功的資料寫入之後,coordinator 會先同步抽取檔案列表、partiiton 列表等資訊寫入 metadata table 然後再寫 event log 到 timeline(即 metadata 檔案)。

Metadata table 的基本檔案格式為 avro log,avro log 中的檔案編碼區別於正常的 MOR data log 檔案,是由高效的 HFile data block 構成,這樣做的好處是自持更高效率的 kv 查詢。同時 metadata table 的 avro log 支援直接壓縮成 HFile 檔案,進一步優化查詢效率。

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總結和展望

在短短的半年時間,Flink On Hudi 至今已積攢了數量龐大的使用者群體。積極的使用者反饋和豐富的使用者場景不斷打磨 Flink On Hudi 的易用性和成熟度,使得 Flink On Hudi 專案以非常高效的形式快速迭代。通過和頭部公司如頭條、B 站等共建的形式,Flink On Hudi 形成了非常良性的開發者使用者群。

Flink On Hudi 是 Apache Hudi 社群接下來兩個大版本主要的發力方向,在未來規劃中,主要有三點:

  • 完善端到端 streaming ETL 場景 支援原生的 change log、支援維表查詢、支援更輕量的去重場景;
  • Streaming 查詢優化 record-level 索引,二級索引,獨立的檔案索引;
  • Batch 查詢優化 z-ordering、data skipping。

致謝

最後感謝 Flink Hudi 活躍的社群使用者以及開發者,正是有你們一路相伴,Flink On Hudi 才能高效率地演化和迭代;也因為有你們,Flink On Hudi 在實時資料湖方向的探索和實踐逐漸成為行業先驅,且越來越成熟 ~

對 Hudi 感興趣的同學可以掃碼加入釘群。

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