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[Linux] 基于Apache Doris的湖仓分析

服务系统 服务系统 发布于:2022-07-29 17:25 | 阅读数:235 | 评论:0


  • 良好的架构设计,支持高并发低延时的查询服务,支持高吞吐量的交互式分析。多FE均可对外提供服务,并发增加时,线性扩充FE和BE即可支持高并发的查询请求。
  • 支持批量数据load和流式数据load,支持数据更新。支持Update/Delete语法,unique/aggregate数据模型,支持动态更新数据,实时更新聚合指标。
  • 提供了高可用,容错处理,高扩展的企业级特性。FE Leader错误异常,FE Follower秒级切换为新Leader继续对外提供服务。
  • 支持聚合表和物化视图。多种数据模型,支持aggregate, replace等多种数据模型,支持创建rollup表,支持创建物化视图。rollup表和物化视图支持动态更新,无需用户手动处理。
  • MySQL协议兼容,支持直接使用MySQL客户端连接,非常易用的数据应用对接。Doris 由 Frontend(以下简称FE)和 Backend(以下简称BE)组成,其中FE负责接受用户请求、编译、优化、分发执行计划、元数据管理、BE节点的管理等功能,BE负责执行由FE下发的执行计划,存储和管理用户数据。
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    数据湖格式Hudi简介Hudi是下一代流式数据湖平台,为数据湖提供了表格式管理的能力,提供事务,ACID,MVCC,数据更新删除,增量数据读取等功能。支持Spark, Flink, Presto, Trino等多种计算引擎。
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    Hudi根据数据更新时行为不同分为两种表类型:
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    针对Hudi的两种表格式,存在3种不同的查询类型:
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    1. Lambda架构Lambda将数据处理流分为在线分析和离线分析两条不同的处理路径,两条路径互相独立,互不影响。
    离线分析处理T+1数据,使用Hive/Spark处理大数据量,不可变数据,数据一般存储在HDFS等系统上。如果遇到数据更新,需要overwrite整张表或整个分区,成本比较高。
    在线分析处理实时数据,使用Flink/Spark Streaming处理流式数据,分析处理秒级或分钟级流式数据,数据保存在Kafka或定期(分钟级)保存到HDFS中。
    该套方案存在以下缺点:
  • 同一套指标可能需要开发两份代码来进行在线分析和离线分析,维护复杂。
  • 数据应用查询指标时可能需要同时查询离线数据和在线数据,开发复杂。
  • 同时部署批处理和流式计算两套引擎,运维复杂。
  • 数据更新需要overwrite整张表或分区,成本高。2. Kappa架构随着在线分析业务越来越多,Lambda架构的弊端就越来越明显,增加一个指标需要在线离线分别开发,维护困难,离线指标可能和在线指标对不齐,部署复杂,组件繁多。于是Kappa架构应运而生。
    Kappa架构使用一套架构处理在线数据和离线数据,使用同一套引擎同时处理在线和离线数据,数据存储在消息队列上。
    Kappa架构也有一定的局限:
  • 流式计算引擎批处理能力较弱,处理大数据量性能较弱。
  • 数据存储使用消息队列,消息队列对数据存储有有效性限制,历史数据无法回溯。
  • 数据时序可能乱序,可能对部分在时序要求方面比较严格的应用造成数据错误。
  • 数据应用需要从消息队列中取数,需要开发适配接口,开发复杂。3. 基于数据湖的实时数仓针对Lambda架构和Kappa架构的缺陷,业界基于数据湖开发了Iceberg, Hudi, DeltaLake这些数据湖技术,使得数仓支持ACID, Update/Delete,数据Time Travel, Schema Evolution等特性,使得数仓的时效性从小时级提升到分钟级,数据更新也支持部分更新,大大提高了数据更新的性能。兼具流式计算的实时性和批计算的吞吐量,支持的是近实时的场景。
    以上方案中其中基于数据湖的应用最广,但数据湖模式无法支撑更高的秒级实时性,也无法直接对外提供数据服务,需要搭建其他的数据服务组件,系统较为复杂。基于此背景下,部分业务开始使用Doris来承接,业务数据分析师需要对Doris与Hudi中的数据进行联邦分析,此外在Doris对外提供数据服务时既要能查询Doris中数据,也要能加速查询离线业务中的数据湖数据,因此我们开发了Doris访问数据湖Hudi中数据的特性。
    Doris分析Hudi数据的设计原理基于以上背景,我们设计了Apache Doris中查询数据湖格式Hudi数据,因Hudi生态为java语言,而Apache Doris的执行节点BE为C++环境,C++ 无法直接调用Hudi java SDK,针对这一点,我们有三种解决方案。
    实现Hudi C++ client,在BE中直接调用Hudi C++ client去读写Hudi表该方案需要完整实现一套Hudi C++ client,开发周期较长,后期Hudi行为变更需要同步修改Hudi C++ client,维护较为困难。
    BE通过thrift协议发送读写请求至Broker,由Broker调用Hudi java client读取Hudi表该方案需要在Broker中增加读写Hudi数据的功能,目前Broker定位仅为fs的操作接口,引入Hudi打破了Broker的定位。第二,数据需要在BE和Broker之间传输,性能较低。
    在BE中使用JNI创建JVM,加载Hudi java client去读写Hudi表该方案需要在BE进程中维护JVM,有JVM调用Hudi java client对Hudi进行读写。读写逻辑使用Hudi社区java实现,可以维护与社区同步;同时数据在同一个进程中进行处理,性能较高。但需要在BE维护一个JVM,管理较为复杂。
    使用BE arrow parquet c++ api读取hudi parquet base file,hudi表中的delta file暂不处理该方案可以由BE直接读取hudi表的parquet文件,性能最高。但当前不支持base file和delta file的合并读取,因此仅支持COW表Snapshot Queries和MOR表的Read Optimized Queries,不支持Incremental Queries。
    综上,我们选择方案四,第一期实现了COW表Snapshot Queries和MOR表的Read Optimized Queries,后面联合Hudi社区开发base file和delta file合并读取的C++接口。
    Doris分析Hudi数据的技术实现Doris中查询分析Hudi外表使用步骤非常简单。
    创建Hudi外表建表时指定engine为Hudi,同时指定Hudi外表的相关信息,如hive metastore uri,在hive metastore中的database和table名字等。
    建表仅仅在Doris的元数据中增加一张表,无任何数据移动。
    建表时支持指定全部或部分hudi schema,也支持不指定schema创建hudi外表。指定schema时必须与hiveMetaStore中hudi表的列名,类型一致。
    Example:

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