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新浪微博的实时数据湖建设实践

2021-07-19    爱生活的码农
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一 摘要

Apache Flink是目前大数据领域最流行的流批一体化计算引擎,而数据湖技术也是互联网时代的产物,以Iceberg、Hudi和Delta为代表的数据湖技术应运而生。Iceberg目前已经提供对Apache Flink 1.11.x的集成支持,Flink可以通过DataStream API/Table API将数据写入Iceberg。

二 背景及痛点

新浪和微博有强大的用户群体,目前积累的数据已经达到几百PB。微博的技术通常会采集应用App的埋点数据以及应用服务日志之类的数据,这些数据通过Kafka消息中间件接入数据仓库。

2.1 数据平台架构

在微博的数据仓库中,有多种大数据存储组件,譬如Hive/HBase/HDFS,计算引擎有MapReduce、Spark、Flink,根据用户不同的需求,会应用不同的技术在大数据平台中计算,将结果保存到MySQL、ES等支持快速查询的关系型、非关系型数据库中,接下来应用层就可以基于这些数据进行BI报表开发、用户画像,或者基于Presto这种OLAP工具进行统计查询。

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2.2 Lambda架构的痛点

在整个数据处理的过程中,我们会借用调用系统来调度应用程序,定期(T+1或者H+1)去执行一些Spark任务。离线数据处理的整个过程中存在着大量的数据延迟现象,这些数据可能是T+1输出或者是H+1输出。但是,业务方已经不再满足于这些离线处理数据的方式,因此,我们也用Flink+Kafka去构建了实时流数据处理系统。

如下图,就是原来使用的Lambda架构,Lambda架构将数仓分成离线层和实时层。也就是说,同一份数据会被处理两次以上,同一套业务逻辑需要适配两次开发。

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例如在实时场景下计算PV、UV时,我们会用实时技术计算,这些数据指标会离开呈现出来。但是,我们有时候需要做趋势分析,需要每天再重新计算一次PV、UV数据,比如在凌晨3点的时候,用Spark在调度系统上把前一天的数据全部重新再跑一遍。

很显然,这两个过程运行的时间不一致,跑的数据却是完全相同的。重新跑一遍离线分析的数据,数据的更新成本很高,更严重的是二者的数据可能不一致(比如有延迟数据产生,离线数据比实时更准确)。

为了解决Lambda架构的痛点,就产生了Kappa架构,相信大家对这个架构也非常熟悉。

2.3 Kappa架构的痛点

Kappa架构解决了Lambda架构中离线和实时数据间不一致、运营和开发成本加班的问题,但是Kappa架构也有痛点。

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首先,我们需要借用Kafka来构建实时场景,但是如果需要对ODS层数据做进一步的分析时,就要接入Flink计算引擎把数据写入到DWD层的Kafka,同样也会将一部分结果数据写入到DWS层的Kafka。但是,如果想做简单的数据分析时,又要将DWD和DWS层的数据写入到ClickHouse、ES、MySQL或者是Hive里做进一步分析,这无疑带来了链路的复杂性。

其次,Kappa架构是严重依赖于消息队列的,我们知道消息队列本身的准确性严格依赖它上游数据的顺序,但是,消息队列越多,发生乱序的可能性越大。通常情况下,ODS层的数据是绝对准确的,把ODS层数据经过计算之后写入到DWD层时就会产生乱序,DWD到DWS更容易产生乱序,这样的数据不一致性问题非常大。

 

那么有没有一种架构,既能满足实时性的需求,又能满足离线计算的需求,同时还能减轻运营开发成本?解决Kappa架构的痛点呢?

2.4 痛点总结

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2.5 实时数据仓库建设需求

是否有一种技术,既能够保证数据高效的回溯能力,支持数据更新,又能够实现数据的流批读写,并且还能够实现分钟级别的数据接入。

这也是建设实时数据仓库的迫切需要,实际上需要对Kappa架构进行改进升级,以解决Kappa架构中遇到的问题,接下来我们会进一步探讨数据湖技术--Iceberg。

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三 数据湖Apache Iceberg介绍

3.1 Iceberg是什么

官网对Iceberg的描述如下:

Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets. Iceberg adds tables to Trino and Spark that use a high-performance format that works just like a SQL table.

Iceberg的官方定义是一种表格式,可以理解为是基于计算层(Spark、Flink)和存储层(ORC、Parquet、Avro)的中间介质层,用Flink或者Spark将数据写入Iceberg,然后通过Presto、Flink、Spark来读取这些表。

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3.2 Iceberg的Table格式介绍

Iceberg主要是为分析海量数据计算的,被定义为Table Format,Table Format介于计算层和存储层之间。

Table Format向下管理存储系统上的文件,向上为计算层提供接口。比如一张Hive表,在HDFS上会有Partition,存储格式,压缩格式和数据的HDFS目录等,这些信息都维护在元数据中,这些元数据被称为一种文件的组织形式。

Iceberg能够高效支撑上层的计算层访问磁盘上的文件。

3.3 Iceberg的功能总结

Iceberg目前支持三种文件格式,Parquet、ORC、Avro,Iceberg的主要功能如下:

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3.4 Iceberg的设计

3.4.1 设计目标

3.4.2 详细设计

自带ACID能力:保障每次写入后的数据都是一个完整的快照(snapshot),每个snapshot包含着一系列的文件列表,落地任务把数据直接写入Iceberg表中,不需要任务再做额外的success状态维护。Iceberg会根据分区字段自动处理延时到来的数据,把延时的数据及时的写入到正确的分区,因为有ACID的保障,延时数据写入过程中Iceberg表依然提供可靠的读取能力。

基于MVCC(Multi Version Concurrency Control)的机制,默认读取文件会从最新的的版本,每次写入都会产生一个新的snapshot,读写相互不干扰。

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基于多版本的机制可以可用轻松实现回滚和时间旅行的功能,读取或者回滚任意版本的snapshot数据。

3.4.3 组织架构

下图是 Iceberg 整个文件的组织架构。从上往下看:

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3.5 Iceberg的读写过程介绍

3.5.1 Iceberg的读写

如下图所示,虚线框(snapshot-1)表示正在进行写操作,但是还没有发生commit操作,这时候 snapshot-1 是不可读的,用户只能读取已经 commit 之后的 snapshot。同理, snapshot-2,snapshot-3表示已经可读。

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可以支持并发读,例如可以同时读取S1、S2、S3的快照数据,同时,可以回溯到snapshot-2或者snapshot-3。在snapshot-4 commit完成之后,这时候snapshot-4已经变成实线,就可以读取数据了。

例如,现在current Snapshot 的指针移到S3,用户对一张表的读操作,都是读 current Snapshot 指针所指向的 Snapshot,但不会影响前面的 snapshot 的读操作。

3.5.2 增量读取

Iceberg的每个snapshot都包含前一个snapshot的所有数据,每次都相当于全量读取数据,对于整个链路来说,读取数据的代价是非常高的。

如果我们只想读取当前时刻的增量数据,就可以根据Iceberg中Snapshot的回溯机制来实现,仅读取Snapshot1到Snapshot2的增量数据,也就是下图中的紫色数据部分。

同理,S3也可以只读取红色部分的增量数据,也可以读取S1-S3的增量数据。

Iceberg支持读写分离,也就是说可以支持并发读和增量读。

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3.6 小文件问题

3.6.1 实时小文件问题

目前Flink社区现在已经重构了 Flink 里面的 FlinkIcebergSink,提供了 global committee 的功能,我们采用的也是社区提供的FlinkIcebergSink,曲线框中的这块内容是 FlinkIcebergSink。

多个 IcebergStreamWriter 和一个 IcebergFileCommitter 的情况下,在上游的数据写到 IcebergStreamWriter 的时候,每个 writer 里面做的事情都是去写 datafiles 文件。

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当每个 writer 写完自己当前这一批 datafiles 小文件的时候,就会发送消息给 IcebergFileCommitter,告诉它可以提交了。而 IcebergFileCommitter 收到信息的时,就一次性将 datafiles 的文件提交,进行一次 commit 操作。

commit 操作本身只是对一些原始信息的修改,让其从不可见变成可见。

3.6.2 实时合并小文件

在实际的生产环境中,Flink 实时作业会一直在集群中运行,为了要保证数据的时效性,一般会把 Iceberg commit 操作的时间周期设成 30 秒或者是一分钟。当 Flink 作业跑一天时,如果是一分钟一次 commit,一天需要 1440 个 commit,如果 Flink 作业跑一个月commit 操作会更多。甚至 snapshot commit 的时间间隔越短,生成的 snapshot 的数量会越多。当流式作业运行后,就会生成大量的小文件。

Iceberg 小文件合并是在
org.apache.iceberg.actions.RewriteDataFilesAction 类里面实现的。社区中小文件合并其实是通过 Spark 并行计算的,我们参考了社区Spark的实现方法,自己封装了使用Flink合并小文件的方法。

四 Flink+Iceberg构建实时数仓

4.1 准实时数据仓库分析系统

我们知道Iceberg支持读写分离,又支持并发读、增量读、合并小文件,而且还能做到秒级/分钟级的数据延迟。我们基于Iceberg这些优势,采用Flink+Iceberg的方式构建了流批一体化的实时数据仓库。

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在数据仓库处理层,可以用 presto 进行一些简单的查询,因为 Iceberg 支持 Streaming read,所以在系统的中间层也可以直接接入 Flink,直接在中间层用 Flink 做一些批处理或者流式计算的任务,把中间结果做进一步计算后输出到下游。

4.2 采用Iceberg替代Kafka实时数仓的优劣势

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五 未来规划

5.1Iceberg 内核能力提升

5.2 内部大数据平台升级

希望借助Alluxio构建一个数据湖加速功能,以便在查询层实现秒级分析功能。

建立自动Schema建表的功能。

和所有业务系统打通,年内迁移完成所有业务线的数据,完整全部数据入湖建设。

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