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Flink+hudi 构架沧湖一体化解决方案

程序源代码

共 10777字，需浏览 22分钟

 ·

2021-12-14 12:00

简介

Apache Hudi(发音为"Hoodie")在DFS的数据集上提供以下流原语

  • 插入更新 (如何改变数据集？)
  • 增量拉取 (如何获取变更的数据？)

Hudi维护在数据集上执行的所有操作的时间轴（timeline），以提供数据集的即时视图。Hudi将数据集组织到与Hive表非常相似的基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区，文件夹包含该分区的文件。每个分区均由相对于基本路径的分区路径唯一标识。

分区记录会被分配到多个文件。每个文件都有一个唯一的文件ID和生成该文件的提交（commit）。如果有更新，则多个文件共享相同的文件ID，但写入时的提交（commit）不同。

存储类型–处理数据的存储方式

  • 写时复制

  • 纯列式

  • 创建新版本的文件

  • 读时合并

  • 近实时

视图–处理数据的读取方式

读取优化视图-输入格式仅选择压缩的列式文件

  • parquet文件查询性能

  • 500 GB的延迟时间约为30分钟

  • 导入现有的Hive表

近实时视图

  • 混合、格式化数据

  • 约1-5分钟的延迟

  • 提供近实时表

增量视图

  • 数据集的变更

  • 启用增量拉取

Hudi存储层由三个不同的部分组成

元数据–它以时间轴的形式维护了在数据集上执行的所有操作的元数据，该时间轴允许将数据集的即时视图存储在基本路径的元数据目录下。时间轴上的操作类型包括

  • 提交（commit），一次提交表示将一批记录原子写入数据集中的过程。单调递增的时间戳，提交表示写操作的开始。

  • 清理（clean），清理数据集中不再被查询中使用的文件的较旧版本。

  • 压缩（compaction），将行式文件转化为列式文件的动作。

  • 索引，将传入的记录键快速映射到文件（如果已存在记录键）。索引实现是可插拔的，Bloom过滤器-由于不依赖任何外部系统，因此它是默认配置，索引和数据始终保持一致。Apache HBase-对少量key更高效。在索引标记过程中可能会节省几秒钟。

  • 数据，Hudi以两种不同的存储格式存储数据。实际使用的格式是可插入的，但要求具有以下特征–读优化的列存储格式（ROFormat），默认值为Apache Parquet；写优化的基于行的存储格式（WOFormat），默认值为Apache Avro。

为什么Hudi对于大规模和近实时应用很重要？

Hudi解决了以下限制

  • HDFS的可伸缩性限制

  • 需要在Hadoop中更快地呈现数据

  • 没有直接支持对现有数据的更新和删除

  • 快速的ETL和建模

  • 要检索所有更新的记录，无论这些更新是添加到最近日期分区的新记录还是对旧数据的更新，Hudi都允许用户使用最后一个检查点时间戳。此过程不用执行扫描整个源表的查询

Hudi的优势

  • HDFS中的可伸缩性限制。
  • Hadoop中数据的快速呈现
  • 支持对于现有数据的更新和删除
  • 快速的ETL和建模

新架构与湖仓一体

通过湖仓一体、流批一体，准实时场景下做到了：数据同源、同计算引擎、同存储、同计算口径。数据的时效性可以到分钟级，能很好的满足业务准实时数仓的需求。下面是架构图：

MySQL 数据通过 Flink CDC 进入到 Kafka。之所以数据先入 Kafka 而不是直接入 Hudi，是为了实现多个实时任务复用 MySQL 过来的数据，避免多个任务通过 Flink CDC 接 MySQL 表以及 Binlog，对 MySQL 库的性能造成影响。

通过 CDC 进入到 Kafka 的数据除了落一份到离线数据仓库的 ODS 层之外，会同时按照实时数据仓库的链路，从 ODS->DWD->DWS->OLAP 数据库，最后供报表等数据服务使用。实时数仓的每一层结果数据会准实时的落一份到离线数仓，通过这种方式做到程序一次开发、指标口径统一，数据统一。

从架构图上，可以看到有一步数据修正 (重跑历史数据) 的动作，之所以有这一步是考虑到：有可能存在由于口径调整或者前一天的实时任务计算结果错误，导致重跑历史数据的情况。

而存储在 Kafka 的数据有失效时间，不会存太久的历史数据，重跑很久的历史数据无法从 Kafka 中获取历史源数据。再者，如果把大量的历史数据再一次推到 Kafka，走实时计算的链路来修正历史数据，可能会影响当天的实时作业。所以针对重跑历史数据，会通过数据修正这一步来处理。

总体上说，这个架构属于 Lambda 和 Kappa 混搭的架构。流批一体数据仓库的各个数据链路有数据质量校验的流程。第二天对前一天的数据进行对账，如果前一天实时计算的数据无异常，则不需要修正数据，Kappa 架构已经足够。

最佳实践

版本搭配

版本选择，这个问题可能会成为困扰大家的第一个绊脚石，下面是hudi中文社区推荐的版本适配：

flinkhudi
1.12.20.9.0
1.13.10.10.0

建议用 hudi master +flink 1.13 这样可以和 cdc connector 更好地适配。

下载hudi

https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hudi/hudi-flink-bundle

目前maven中央仓库，最新版本是0.9.0 ，如果需要下载0.10.0版本 , 可以加入社区群，在共享文件中下载，也可以下载源码自行编译。

执行

如果将 hudi-flink-bundle_2.11-0.10.0.jar 放到了 flink/lib 下，则只需要如下执行即可，否则会出现各种找不到类的异常

bin/sql-client.sh embedded

Flink on hudi

新建maven工程，修改pom如下


<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0modelVersion>

    <groupId>org.examplegroupId>
    <artifactId>flink_hudi_testartifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOTversion>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8maven.compiler.target>
        <flink.version>1.13.1flink.version>
        <hudi.version>0.10.0hudi.version>
        <hadoop.version>2.10.1hadoop.version>
    properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
            <artifactId>hadoop-clientartifactId>
            <version>${hadoop.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
            <artifactId>hadoop-hdfsartifactId>
            <version>${hadoop.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
            <artifactId>hadoop-commonartifactId>
            <version>${hadoop.version}version>
        dependency>


        <dependency>
            <groupId>org.apache.flinkgroupId>
            <artifactId>flink-coreartifactId>
            <version>${flink.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flinkgroupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_2.11artifactId>
            <version>${flink.version}version>
        dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flinkgroupId>
            <artifactId>flink-connector-jdbc_2.11artifactId>
            <version>${flink.version}version>
        dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flinkgroupId>
            <artifactId>flink-javaartifactId>
            <version>${flink.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flinkgroupId>
            <artifactId>flink-clients_2.11artifactId>
            <version>${flink.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flinkgroupId>
            <artifactId>flink-table-api-java-bridge_2.11artifactId>
            <version>${flink.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flinkgroupId>
            <artifactId>flink-table-commonartifactId>
            <version>${flink.version}version>
        dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flinkgroupId>
            <artifactId>flink-table-planner_2.11artifactId>
            <version>${flink.version}version>
        dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flinkgroupId>
            <artifactId>flink-table-planner-blink_2.11artifactId>
            <version>${flink.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flinkgroupId>
            <artifactId>flink-table-planner-blink_2.11artifactId>
            <version>${flink.version}version>
            <type>test-jartype>
        dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.ververicagroupId>
            <artifactId>flink-connector-mysql-cdcartifactId>
            <version>2.0.0version>
        dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hudigroupId>
            <artifactId>hudi-flink-bundle_2.11artifactId>
            <version>${hudi.version}version>
            <scope>systemscope>
            <systemPath>${project.basedir}/libs/hudi-flink-bundle_2.11-0.10.0-SNAPSHOT.jarsystemPath>
        dependency>

        <dependency>
            <groupId>mysqlgroupId>
            <artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
            <version>5.1.49version>
        dependency>


    dependencies>
project>

我们通过构建查询insert into t2 select replace(uuid(),'-',''),id,name,description,now() from mysql_binlog 将创建的mysql表，插入到hudi里。

package name.lijiaqi;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.SqlDialect;
import org.apache.flink.table.api.TableResult;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

public class MysqlToHudiExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        EnvironmentSettings fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
                .useBlinkPlanner()
                .inStreamingMode()
                .build();
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, fsSettings);

        tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT);

        // 数据源表
        String sourceDDL =
                "CREATE TABLE mysql_binlog (\n" +
                        " id INT NOT NULL,\n" +
                        " name STRING,\n" +
                        " description STRING\n" +
                        ") WITH (\n" +
                        " 'connector' = 'jdbc',\n" +
                        " 'url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test', \n"+
                        " 'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', \n"+
                        " 'username' = 'root',\n" +
                        " 'password' = 'dafei1288', \n" +
                        " 'table-name' = 'test_cdc'\n" +
                        ")";

        // 输出目标表
        String sinkDDL =
                "CREATE TABLE t2(\n" +
                        "\tuuid VARCHAR(20),\n"+
                        "\tid INT NOT NULL,\n" +
                        "\tname VARCHAR(40),\n" +
                        "\tdescription VARCHAR(40),\n" +
                        "\tts TIMESTAMP(3)\n"+
//                        "\t`partition` VARCHAR(20)\n" +
                        ")\n" +
//                        "PARTITIONED BY (`partition`)\n" +
                        "WITH (\n" +
                        "\t'connector' = 'hudi',\n" +
                        "\t'path' = 'hdfs://172.19.28.4:9000/hudi_t4/',\n" +
                        "\t'table.type' = 'MERGE_ON_READ'\n" +
                        ")" ;
        // 简单的聚合处理
        String transformSQL =
                "insert into t2 select replace(uuid(),'-',''),id,name,description,now()  from mysql_binlog";

        tableEnv.executeSql(sourceDDL);
        tableEnv.executeSql(sinkDDL);
        TableResult result = tableEnv.executeSql(transformSQL);
        result.print();

        env.execute("mysql-to-hudi");
    }
}

查询hudi

package name.lijiaqi;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.SqlDialect;
import org.apache.flink.table.api.TableResult;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

public class ReadHudi {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        EnvironmentSettings fsSettings = EnvironmentSettings.newInstance()
                .useBlinkPlanner()
                .inStreamingMode()
                .build();
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, fsSettings);

        tableEnv.getConfig().setSqlDialect(SqlDialect.DEFAULT);

        String sourceDDL =
                "CREATE TABLE t2(\n" +
                        "\tuuid VARCHAR(20),\n"+
                        "\tid INT NOT NULL,\n" +
                        "\tname VARCHAR(40),\n" +
                        "\tdescription VARCHAR(40),\n" +
                        "\tts TIMESTAMP(3)\n"+
//                        "\t`partition` VARCHAR(20)\n" +
                        ")\n" +
//                        "PARTITIONED BY (`partition`)\n" +
                        "WITH (\n" +
                        "\t'connector' = 'hudi',\n" +
                        "\t'path' = 'hdfs://172.19.28.4:9000/hudi_t4/',\n" +
                        "\t'table.type' = 'MERGE_ON_READ'\n" +
                        ")" ;
        tableEnv.executeSql(sourceDDL);
        TableResult result2 = tableEnv.executeSql("select * from t2");
        result2.print();

        env.execute("read_hudi");
    }
}

展示结果

Flink CDC 2.0 on Hudi

上一章节，我们使用代码形式构建实验，在本章节里，我们直接使用官网下载的flink包来构建实验环境。

添加依赖

添加如下依赖到$FLINK_HOME/lib下

  • hudi-flink-bundle_2.11-0.10.0-SNAPSHOT.jar (修改 Master 分支的 Hudi Flink 版本为 1.13.2 然后构建)
  • hadoop-mapreduce-client-core-2.7.3.jar (解决 Hudi ClassNotFoundException)
  • flink-sql-connector-mysql-cdc-2.0.0.jar
  • flink-format-changelog-json-2.0.0.jar
  • flink-sql-connector-kafka_2.11-1.13.2.jar

注意，在寻找jar的时候，cdc 2.0 更新过group id ，不再试 com.alibaba.ververica 而是改成了 com.ververica 


flink sql cdc on hudi

创建mysql cdc表

CREATE  TABLE mysql_users (
 id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED ,
 name STRING,
 birthday TIMESTAMP(3),
 ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
 'connector' = 'mysql-cdc',
 'hostname' = 'localhost',
 'port' = '3306',
 'username' = 'root',
 'password' = 'dafei1288',
 'server-time-zone' = 'Asia/Shanghai',
 'database-name' = 'test',
 'table-name' = 'users'   
);

创建hudi表

CREATE TABLE hudi_users5(
 id BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
    name STRING,
    birthday TIMESTAMP(3),
    ts TIMESTAMP(3),
    `partition` VARCHAR(20)
) PARTITIONED BY (`partition`) WITH (
    'connector' = 'hudi',
    'table.type' = 'MERGE_ON_READ',
    'path' = 'hdfs://localhost:9009/hudi/hudi_users5'
);

修改配置，让查询模式输出为表，设置checkpoint

set execution.result-mode=tableau;

set execution.checkpointing.interval=10sec;

进行输入导入

INSERT INTO hudi_users5(id,name,birthday,ts, partition) SELECT id,name,birthday,ts,DATE_FORMAT(birthday, 'yyyyMMdd') FROM mysql_users;

查询数据

select * from hudi_users5;

执行结果

卡执行计划

这个问题坑了我好几天，一度都打算放弃hudi了，表面上很正常，日志也没有任何报错，也可以看出来cdc起作用了，有数据写入，但是就是卡在 hoodie_stream_write 上一动不动了，没有数据下发了。感谢社区大佬 Danny Chan 的提点，可能是 checkpoint的问题，于是做了设置

set execution.checkpointing.interval=10sec;

终于正常了

致此，Flink + Hudi 仓湖一体化方案的原型构建完成，感谢大家看到这里。

Hi，我是王知无，一个大数据领域的原创作者。 

放心关注我，获取更多行业的一手消息。



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