Apache Hudi X Apache Kyuubi,中国移动云湖仓一体的探索与实践

分享嘉宾:孙方彬 中国移动云能力中心 软件开发工程师
编辑整理:Hoh Xil
出品平台:DataFunTalk 

导读:在云原生 + 大数据的时代,随着业务数据量的爆炸式增长以及对高时效性的要求,云原生大数据分析技术,经历了从传统数仓到数据湖,再到湖仓一体的演进。本文主要介绍移动云云原生大数据分析 LakeHouse 的整体架构、核心功能、关键技术点,以及在公有云 / 私有云的应用场景。

主要内容包括:

  • 湖仓一体概述
  • 移动云LakeHouse
  • 实践应用场景

01 湖仓一体概述

  1. 关于湖仓一体
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    “湖仓一体” 是最近比较火的一个概念,“湖仓一体” 的概念最早起源于 Databricks 公司提出的 Lakehouse 架构,它不是某个产品,而是数据管理领域中的一种开放的技术架构范例。随着大数据和云原生技术的发展和融合,湖仓一体更能发挥出数据湖的灵活性与生态丰富性,以及数据仓库的成长性。这里的成长性包括:服务器的成本,业务的性能,企业级的安全、治理等特性。

大家可以看到(左图),在特定业务规模前,数据湖的灵活性有一定优势,随着业务规模的增长,数据仓库的成长性更有优势。

湖仓一体的 2 个关键点:

  • 湖和仓的数据 / 元数据在不需要用户人工干预的情况下,可以无缝打通、自由顺畅地流(包括:由外向内入湖、由内向外出湖、围绕周边环湖);
  • 系统根据特定的规则自动地将数据在湖仓之间进行缓存和移动,并能与数据科学相关的高级功能打通,进一步实现敏捷分析和深度智能。
  1. 主要理念
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随着业务数据量的爆炸式增长以及业务对高时效性的要求,大数据分析技术经历了从传统数仓到数据湖,再到湖仓一体的演进。传统基于 Hadoop 的大数据平台架构也是一种数据湖架构,湖仓一体的核心理念以及与当前 Hadoop 集群架构的区别大致如下:

  • 存储多种格式的原始数据:当前 Hadoop 集群底层存储单一,主要以 HDFS 为主,对于湖仓一体来说,逐渐会演进为支持多种介质,多种类型数据的统一存储系统
  • 统一的存储系统:当前根据业务分多个集群,之间大量数据传输,逐渐演进到统一存储系统,降低集群间传输消耗
  • 支持上层多种计算框架:当前 Hadoop 架构的计算框架以 MR/Spark 为主,未来演进为在数据湖上直接构建更多计算框架和应用场景

湖仓一体的产品形态大致有两类:

  • 基于公有云上数据湖架构的产品和解决方案(例如:阿里云 MaxCompute 湖仓一体、华为云 FusionInsight 智能数据湖)
  • 基于开源 Hadoop 生态的组件(DeltaLake、Hudi、Iceberg)作为数据存储中间层(例如:Amazon 智能湖仓架构、Azure Synapse Analytics)

02 移动云 LakeHouse 实践
下面介绍移动云 LakeHouse 的整体架构及对湖仓一体的探索和实践:

  1. 整体架构

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上图是我们的整体架构图,名字叫云原生大数据分析 LakeHouse。云原生大数据分析 LakeHouse 采用计算和存储分离架构,基于移动云对象存储 EOS 和内置 HDFS 提供了支持 Hudi 存储机制的湖仓一体方案,通过内置 Spark 引擎进行交互式查询,可以快速洞察业务数据变化。

我们的架构具体包括:

  • 数据源:包括 RDB、Kafka、HDFS、EOS、FTP,通过 FlinkX 一键入湖
  • 数据存储(数据湖):我们内置了 HDFS 和移动云的 EOS,借助 Hudi 实现 Upsert 能力,达到近实时的增量更新,我们还适当地引入 Alluxio,进行数据缓存,来达到数据分析的 SQL 查询加速能力。
  • 计算引擎:我们的计算引擎都是 Severless 化的,跑在 Kubernetes 中。我们引入了统一资源访问 / 调度组件 YuniKorn,类似于传统 Hadoop 生态体系中 YARN 的资源调度,会有一些常见的调度算法,比如共性调度,先进先出等常见的调度
  • 智能元数据:智能元数据发现,就是将我们数据源的数据目录转化成内置存储中的一个 Hive 表,统一进行元数据管理
  • 数据开发:SQLConsole,用户可以直接在页面上编写 SQL 进行交互查询;还有 SDK 的方式,以及 JDBC/ODBC 接口;后续我们会支持 DevIDE,支持在页面上的 SQL 开发
  1. 核心功能

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核心功能主要有以下四方面:
① 存储和计算分离:

  • 存储层与计算层分离部署,存储和计算支持独立弹性扩缩容,相互之间没有影响
  • 存储支持对象存储和 HDFS,HDFS 存储结构化数据,提供高性能存储,对象存储存储非结构化、原始数据、冷数据,提供高性价比
  • 计算支持多引擎,Spark、Presto、Flink 均实现 serverless 化,即开即用,满足不同查询场景
    ② 一键入湖:
  • 支持连接移动云云上云下多种数据库、存储、消息队列
  • 入湖流程自动化,降低用户的配置成本
  • 降低对数据源的额外负载,控制在 10% 以内,支持根据数据源的实例规格自动调整连接数(比如在 MySQL 同步数据时,会在 MySQL 负载允许的情况下,自动调整连接数)
  • 支持增量更新(通过 Hudi 实现增量更新)
    ③ 智能元数据发现:
  • 基于特定的规则,智能识别结构化、半结构化文件的元数据,构建数据目录
  • 自动感知元数据变化
  • 统一元数据,提供类 HiveMeta API,针对不同计算引擎访问底层数据
  • 智能数据路由和权限统一管控(借助移动云的账号体系和 Ranger 实现的)
    ④ 按量计算:
  • 存储资源按照使用量计费
  • 计算资源支持多种计费模式
  • 支持弹性调整租户集群资源规格,快速扩缩容
  1. 基于 RBF 的逻辑视图

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在基于 Hive 构造的数据湖体系中,每个 Hive db 通常对应一个数仓实例,共享统一的存储 HDFS,为了实现存储资源的多租户隔离特性,我们借鉴 RBF 的统一视图隔离能力,通过 Zookeeper 上不同的 Znode 来隔离多个数仓实例 StateStore,使每个数仓拥有自己独立的逻辑视图,同时利用 RBF 挂载多 NameSpace 的能力来实现 NameNode 负载均衡的效果。此外,为顺应云原生趋势,我们将 RBF 服务容器化部署,在创建 Hive db 时指定由 RBF 构成的 HDFSschema 路径,可以实现资源快速的创建、扩展和回收。

上图是我们的一个简单的架构图,RBF 以 Pod 的形式部署在 Kubernetes 中,然后 Hivedb 分别映射为一个 RBF 的 schema 路径。然后,下面是借助了 NameSpace 的负载均衡能力。

这样,通过为用户提供单独的存储逻辑视图,不仅可以隔离不同数仓实例之间的数据,又能借助 RBF 对底层 HDFS 的负载均衡来实现对 Hive 数据的负载均衡能力。

例如,对 Hive db 目录 hivedbdir 通过 RBF 方式 mount 到两个 Namespace,挂载命令如下:

$ hdfs dfsrouteradmin -add/hivedbdir ns1,ns2 /data -order HASH_ALL
  1. Hive 在对象存储的多租户实现

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在公有云场景下,不同用户的 bucket 认证信息不同,需要多次配置并重启 HiveServer 服务,无法在对象存储上实现 Hive 多租户的效果。为解决这个问题,我们通过修改 Hive 源码在表属性 tblproperties 中添加 s3 的认证参数,在访问 bucket 时加载表属性中的认证信息至 threadlocal conf 变量,来完成 session 级别的认证参数传递。这样就在不重启 Hive 服务的情况下支持了多 bucket 认证,达到了对象存储上的 Hive 多租户效果。

如图所示,如果在服务端为用户配置不同的参数,就需要重启服务,这时不能够接受的。经过我们的改造之后,建表语法就变成了下面这种格式:

create external table testcephtbl(id int) location 's3a://bucket1/tmp/testlocation' tblproperties('fs.s3a.access.key'='xxx,'fs.s3a.endpoint'='xxx','fs.s3a.secret.key'='xxx);
  1. 优化引擎访问对象存储

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在大数据生态中,多种计算引擎都可以通过 Metastore 服务访问 Hive 中的数据,例如 SparkSQL 要访问存在对象存储中的 Hive 数据,需要在提交作业的 Driver 模块中根据表的 location 信息加载对应 bucket 认证信息,SQL 提交命令如下:

$SPARK_HOME/bin/beeline-u “jdbc:hive2://host:port/default?fs.s3a.access.key=xxx;fs.s3a.endpoint=xxx;fs.s3a.endpoint=xxx”-e “selecta.id from test1 a join test2 on a.id=b.id”

也就是说,用户需要感知数据是存在对象存储中,并且很难确定一个 SQL 中的多个表属于哪几个 bucket,严重影响了业务开发进度。为此,我们基于之前的 Hive 表属性实现了获取对象存储认证参数插件,用户无需感知 SQL 中的表来自哪个 bucket,也无需在提交 SQL 时指定认证参数。如上图橙色框所示,Spark SQL 在 Driver 中实现参数,来匹配认证参数信息。对 MetaStore 来说是一个统一的访问视图。

最终提交 SQL 作业命令如下:

$SPARK_HOME/bin/beeline -u “jdbc:hive2://host:port/default”-e “select a.id from test1 a join test2 ona.id=b.id”
  1. Serverless 实现

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这里以 Spark 为例,通过 RBF 的多租户实现,Spark 进程运行在安全隔离的 K8S Namespace 中,每个 Namespace 根据资源规格对应不同的计算单元(例如:1CU=1 core * 4GB)。对于微批的场景,使用 SQL Console 每提交一个 task,engine 模块会启动一个 Spark 集群,为 Driver 和 Executor 按特定的算法申请相应的计算资源来运行计算任务,任务结束后资源即刻回收;对于即席 ad-hoc 的场景,可以使用 JDBC 提交 task,engine 模块通过 Kyuubi 服务启动一个 session 可配置的 spark 集群,长驻一段时间后回收资源;所有的 SQL task 只有在运行成功后按实际的资源规格计费,如果不使用是不收费的。

逻辑视图如上,我们的 Kubernetes 通过每个 Namespace 把资源进行隔离;上面是一个统一调度的 YuniKorn 进行 Capacity Management/Job Scheduling 的调度。再往上是 SQL Parser 组件,会把 SparkSQL 和 HiveSQL 语法进行兼容;最上方,我们还提供了 Spark JAR 的方式,能够支持分析 HBase 或者其它介质中结构化 / 半结构化的数据。

通过 Serverless 的实现,我们大大的降低了用户的使用流程。

没有用 Serverless 时的流程:
① 购买服务器,构建集群
② 部署一套开源大数据基础组件:HDFS、Zookeeper、Yarn、Ranger、Hive 等③ 利用不同工具导入数据
④ 编写查询 SQL 计算,输出结果
⑤ 各种繁琐的运维

使用 Sercerless 后的流程:
① 注册移动云账号,订购 LakeHouse 实例
② 创建数据同步任务
③ 编写查询 SQL 计算,输出结果
④ 服务全托管,全程无运维

  1. 元数据管理与发现
    元数据管理模块基于特定规则,智能识别结构化、半结构化文件的元数据来构建数据目录,通过周期性的元数据爬取实现自动感知元数据变化,并提供多种优化策略来降低爬取时对数据源的负载;同时,提供类 Hive Metastore 的 API 供多种计算引擎直接对表进行访问:

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元数据管理模块整体架构如左图所示:通过元数据爬取 RDB/EOS 数据,格式有 json/parquet/avro 等常见的半结构化数据,然后是 Hive MetaStore 统一访问层,计算引擎 hive/spark/presto 可以通过类 metastore api 来访问存在湖中的数据,用户通过 Web UI 进行目录映射。

文件类元数据发现过程,如右图所示:有一张表,下面有几个目录,比如按 year 分开的,然后在某个具体目录有两个子目录,对于它的元数据发现过程,就会出现 3 行的数据,id、name 和 type,就会映射成同一张表,然后不同的目录是按不同的字段进行分区。

  1. Serverless 一键入湖

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为实现 Serverless 的入湖创建,我们采用了基于 Flink 的分布式数据同步框架 FlinkX,来满足多种异构数据源之间高效的数据迁移,具备以下特点:

  • 资源弹性:作业运行在 Kubernetes 上,资源隔离,支持分布式运行和弹性扩缩容
  • 灵活性:将源 / 目标数据源抽象成 Reader/Writer 插件,支持双向读写和多种数据源
  • 易用性:操作简化,支持批流一体、断点续传,可自动调整数据源连接数,降低侵入性

上图是我们通过 FlinkX 进行调度任务的流程:

  • 用户通过 JobManager 创建并提交 task 配置,通过 Quartz 调度 task,作业运行时调用 Flink Kubernetes 客户端访问 Kubernetes Master 创建出 Flink Master 所需要的资源,并启动相应的 Container;
  • Flink Master Deployment 里面内置一个用户 FlinkX Jar,这时 Cluster Entrypoint 就会从中去运行 main 函数,然后产生 JobGraph;之后再提交到 Dispatcher,Dispatcher 会启动一个 JobMaster 向 KubernetesResourceManager 申请资源,RM 发现没有可用的资源会继续向 Kubernetes Master 申请资源,请求资源之后将其发送回去,启动新的 TaskManager;
  • TaskManager 启动之后再注册回来,此时 RM 再向它申请 slot 提供给 JobMaster,最后由 JobMaster 将相应的 FlinkX Task 部署到 TaskManager 上。这样整个 Flink 集群的拉起,到用户提交 Jar 都完成了。

我们的 Flink 集群其实也是一种 serverless 的实现。

  1. JDBC 支持

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为了提升不同用户的数据分析体验,我们基于 Apache Kyuubi 来支持多租户、多种计算引擎的 JDBC 连接服务,Kyuubi 具有完整的认证和授权服务,支持高可用性和负载均衡,并且提供两级弹性资源管理架构,可以有效提高资源利用率。

在接触 Kyuubi 前,我们尝试使用了原生的 Spark thrift server 来实现,但是它有一定的局限性,比如不支持多租户,单点的不具备高可用,资源是长驻的,资源调度需要自己来管理。我们通过引入 Kyuubi 来支持多租户和高可用,通过 engine 动态申请释放,并且 Kyuubi 支持 Yarn 和 Kubernetes 资源调度。

在使用过程中,为了适配移动云的账号体系以及 LakeHouse 架构,我们对 Kyuubi 相应的模块进行了优化和改造,部分如下:

  • 用户认证:基于移动云 AccessKey,SecretKey 对接移动云认证体系。
  • 资源管理:Kyuubi 原生只支持用户指定资源,基于云原生适配后禁止用户指定资源,统一由 Lakehouse 进行资源调度和分配。
  • 权限管控:适配 Lakehouse 底层权限管理体系,实现细粒度权限的管控。
  • 云原生部署:基于 Helm3 的 kyuubi server 云原生部署,支持高可用和负载均衡
  • 对象存储:支持对象存储表识别和动态 ak,sk 权限认证
  1. 增量更新

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我们使用 Hudi 作为数据存储中间层,能够基于 HDFS、对象存储等底层存储,支持 ACID 语义、实现快速更新能力。常见的流场景如下:

  • 将 Kafka/MySQL binlog 中的数据借助 DeltaStreamer/CDC 通过定时 Flink 任务写入到 Hudi 表中
  • 通过 Flink/Spark 任务同步 Hive 元数据
  • 部分源数据修改
  • 用户访问和查询数据

如右图所示,我们封装了 Hudi 自带的 DeltaStreamer / CDC,自定义 FlinkX 的 Reader / Writer 特性,实现 serverless 入湖和数据同步。

如左图所示,我们比较了两种数据格式:

  • 对于实时性要求不高的场景尽量使用 COW(写时复制)表类型,如果对数据新鲜度有一定要求则可使用 MOR(读写合并)
  • MOR 会比 COW 更容易产生小文件并且对资源需求更高

以上就是移动云 Lakehouse 实现的细节。

03 应用场景

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最主要的场景是构建云原生大数据分析平台:LakeHouse 支持多样化数据来源,包括但不限于应用自身产生的数据、采集的各类日志数据、数据库中抽取的各类数据,并提供离线批处理、实时计算、交互式查询等能力,节省了搭建传统大数据平台需投入的大量软硬件资源、研发成本及运维成本。

另外,在私有云场景下,在充分利用现有集群架构的前提下,以新增组件方式引入 Lakehouse 能力;引入数仓能力,适配多种数据统一存储和管理;统一元数据,形成湖仓一体的元数据视图:

  • Hadoop 平台视图:Lakehouse 作为 Hadoop 平台上一个组件,能够提供 SQL 查询能力,并支持多种数据源
  • 湖仓视图:基于 LakeHouse 提供数据湖仓平台,HDFS/OceanStor 提供存储,计算云原生,多种服务统一元数据管理。

今天的分享就到这里,谢谢大家。

分享嘉宾:

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