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基于Apache Hudi的多库多表实时入湖最佳实践

CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC,但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如:通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据,而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除,增量查询(Incremental queries,Time Travel),小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in metadata),ACID和并发写支持。Hudi不是一个Server,它本身不存储数据,也不是计算引擎,不提供计算能力。其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS),Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新,删除,ACID等特性。Hudi通过Spark,Flink计算引擎提供数据写入, 计算能力,同时也提供与OLAP引擎集成的能力,使OLAP引擎能够查询Hudi表。从使用上看Hudi就是一个JAR包,启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。Amazon EMR 上的Spark,Flink,Presto ,Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark,Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。在多库多表的场景下(比如:百级别库表),当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi,并以增量查询的方式构建数仓层次,对数据进行实时高效的查询分析时。我们要解决三个问题,第一,如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi,降低开发维护成本。第二,源端Schema变更如何同步到Hudi表。第三,使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表),DWS层的增量聚合如何实现。本篇文章推荐的方案是: 使用Flink CDC DataStream API(非SQL)先将CDC数据写入Kafka,而不是直接通过Flink SQL写入到Hudi表,主要原因如下,第一,在多库表且Schema不同的场景下,使用SQL的方式会在源端建立多个CDC同步线程,对源端造成压力,影响同步性能。第二,没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层,下游的多端消费和数据回溯比较困难。CDC数据写入到MSK后,推荐使用Spark Structured Streaming DataFrame API或者Flink StatementSet 封装多库表的写入逻辑,但如果需要源端Schema变更自动同步到Hudi表,使用Spark Structured Streaming DataFrame API实现更为简单,使用Flink则需要基于HoodieFlinkStreamer做额外的开发。Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下,可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流,通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。

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Structured Streaming | Apache Spark中处理实时数据的声明式API

随着实时数据的日渐普及,企业需要流式计算系统满足可扩展、易用以及易整合进业务系统。Structured Streaming是一个高度抽象的API基于Spark Streaming的经验。Structured Streaming在两点上不同于其他的Streaming API比如Google DataFlow。 第一,不同于要求用户构造物理执行计划的API,Structured Streaming是一个基于静态关系查询(使用SQL或DataFrames表示)的完全自动递增的声明性API。 第二,Structured Streaming旨在支持端到端实时的应用,将流处理与批处理以及交互式分析结合起来。 我们发现,在实践中这种结合通常是关键的挑战。Structured Streaming的性能是Apache Flink的2倍,是Apacha Kafka 的90倍,这源于它使用的是Spark SQL的代码生成引擎。它也提供了丰富的操作特性,如回滚、代码更新、混合流\批处理执行。 我们通过实际数据库上百个生产部署的案例来描述系统的设计和使用,其中最大的每个月处理超过1PB的数据。

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