Iceberg 实践 | Flink + Iceberg 在去哪儿的实时数仓实践

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1. 背景

2. 原架构方案

3. 痛点

• Kafka 存储成本高且数据量大。Kafka 由于压力大将数据过期时间设置的比较短，当数据产生反压，积压等情况时，如果在一定的时间内没消费数据导致数据过期，会造成数据丢失。

• Flink 在 Hive 上做了近实时的读写支持。为了分担 Kafka 压力，将一些实时性不太高的数据放入 Hive，让 Hive 做分钟级的分区。但是随着元数据不断增加，Hive metadata 的压力日益显著，查询也变得更慢，且存储 Hive 元数据的数据库压力也变大。

1. Iceberg 架构解析

• 数据文件（data files）

Iceberg 表真实存储数据的文件，一般存储在 data 目录下，以 “.parquet” 结尾。

• 清单文件（Manifest file）

  
  

每行都是每个数据文件的详细描述，包括数据文件的状态、文件路径、分区信息、列级别的统计信息（比如每列的最大最小值、空值数等）。通过该文件，可过滤掉无关数据，提高检索速度。

• 快照（Snapshot）

快照代表一张表在某个时刻的状态。每个快照版本包含某个时刻的所有数据文件列表。Data files 存储在不同的 manifest files 里面， manifest files 存储在一个 Manifest list 文件里面，而一个 Manifest list 文件代表一个快照。

2. Iceberg 查询计划

• 元数据过滤

清单文件包括分区数据元组和每个数据文件的列级统计信息。在计划期间，查询谓词会自动转换为分区数据上的谓词，并首先应用于过滤数据文件。接下来，使用列级值计数，空计数，下限和上限来消除与查询谓词不匹配的文件。

• Snapshot ID

每个 Snapshot ID 会关联到一组 manifest files，而每一组 manifest files 包含很多 manifest file。

• manifest files 文件列表

  
  

每个 manifest files 又记录了当前 data 数据块的元数据信息，其中就包含了文件列的最大值和最小值，然后根据这个元数据信息，索引到具体的文件块，从而更快的查询到数据。

1. 痛点介绍

2. 解决方案

3 .为什么 Iceberg 只能做近实时入湖？

1. Iceberg 提交 Transaction 时是以文件粒度来提交。这就没法以秒为单位提交 Transaction，否则会造成文件数量膨胀；

   
   

2. 没有在线服务节点。对于实时的高吞吐低延迟写入，无法得到纯实时的响应；

   
   

3. Flink 写入以 checkpoint 为单位，物理数据写入 Iceberg 后并不能直接查询，当触发了 checkpoint 才会写 metadata 文件，这时数据由不可见变为可见。checkpoint 每次执行都会有一定时间。

   
   

4. Flink 入湖分析

• IcebergStreamWriter

主要用来写入记录到对应的 avro、parquet、orc 文件，生成一个对应的 Iceberg DataFile，并发送给下游算子。

• IcebergFilesCommitter

  
  

为每个 checkpointId 维护了一个 DataFile 文件列表，即 map<Long, List<DataFile>>，这样即使中间有某个 checkpoint 的 transaction 提交失败了，它的 DataFile 文件仍然维护在 State 中，依然可以通过后续的 checkpoint 来提交数据到 Iceberg 表中。

5. Flink SQL Demo

■ 5.1 前期工作

• 开启实时读写功能

  
  

• 开启 table sql hint 功能来使用 OPTIONS 属性

  
  

• 注册 Iceberg catalog 用于操作 Iceberg 表

  
  

CREATE CATALOG Iceberg_catalog WITH (\n" +            "  'type'='Iceberg',\n" +            "  'catalog-type'='Hive'," +            "  'uri'='thrift：//localhost：9083'" +            ");

• Kafka 实时数据入湖

  
  

insert into Iceberg_catalog.Iceberg_db.tbl1 \n             select * from Kafka_tbl;

• 数据湖之间实时流转 tbl1 -> tbl2

  
  

 insert into Iceberg_catalog.Iceberg_db.tbl2      select * from Iceberg_catalog.Iceberg_db.tbl1     /*+ OPTIONS('streaming'='true', 'monitor-interval'='10s',snapshot-id'='3821550127947089987')*/

■ 5.2 参数解释

• monitor-interval

• start-snapshot-id

  
  

6. 踩坑记录

7. 数据样例

• 一秒前的数据

• 一秒后刷新的数据

1. 痛点介绍

选用 Flink + Hive 的近实时架构虽然支持了实时读写，但是这种架构带来的问题是随着表和分区增多，将会面临以下问题：

• 元数据过多

Hive 将分区改为小时 / 分钟级，虽然提高了数据的准实时性，但是 metestore 的压力也是显而易见的，元数据过多导致生成查询计划变慢，而且还会影响线上其他业务稳定。

• 数据库压力变大

  
  

随着元数据增加，存储 Hive 元数据的数据库压力也会增加，一段时间后，还需要对该库进行扩容，比如存储空间。

2. 解决方案

将原先的 Hive 近实时迁移到 Iceberg。为什么 Iceberg 可以处理元数据量大的问题，而 Hive 在元数据大的时候却容易形成瓶颈？

• Iceberg 是把 metadata 维护在可拓展的分布式文件系统上，不存在中心化的元数据系统；

  
  

• Hive 则是把 partition 之上的元数据维护在 metastore 里面(partition 过多则给 mysql 造成巨大压力)，而 partition 内的元数据其实是维护在文件内的（启动作业需要列举大量文件才能确定文件是否需要被扫描，整个过程非常耗时）。

1. 小文件处理

• Iceberg 0.11 以前，通过定时触发 batch api 进行小文件合并，这样虽然能合并，但是需要维护一套 Actions 代码，而且也不是实时合并的。

  
  

Table table = findTable(options, conf);Actions.forTable(table).rewriteDataFiles()        .targetSizeInBytes(10 * 1024) // 10KB        .execute();

• Iceberg 0.11 新特性，支持了流式小文件合并。

CREATE TABLE city_table (      province BIGINT,     city STRING  ) PARTITIONED BY (province, city) WITH (    'write.distribution-mode'='hash'   );

2. Iceberg 0.11 排序

■ 2.1 排序介绍

■ 2.2 排序 demo

insert into Iceberg_table select days from Kafka_tbl order by days, province_id;

3. Iceberg 排序后 manifest 详解

• file_path：物理文件位置。

• partition：文件所对应的分区。

• lower_bounds：该文件中，多个排序字段的最小值，下图是我的 days 和 province_id 最小值。

• upper_bounds：该文件中，多个排序字段的最大值，下图是我的 days 和 province_id 最大值。

相较于之前的版本来说，Iceberg 0.11 新增了许多实用的功能，对比了之前使用的旧版本，做以下总结：

• Flink + Iceberg 排序功能

• 实时读取数据

• 实时合并小文件

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