深度集成 Flink: Apache Iceberg 0.11.0 最新功能解读

问题导读

1.Iceberg 发布了 0.11.0实现了哪些功能？
2.在 Flink 和 Iceberg 的集成方面实现了哪些目标？
3.Iceberg 0.10.0 版本中，在 Flink SQL层面是否支持流批作业操作表？

在 2021 年 1 月 27 日，Apache Iceberg 发布了 0.11.0 版本[1]。在这个版本中，实现了以下核心功能：

1、Apache Iceberg 在 Core API 层面支持了 partition 的变更；同时还在 Iceberg Format v2 之上新增了 SortOrder 规范，主要用于将那些散列度较高的  column 聚集在少数几个文件内，这样可以大量减少小文件的数量。同时提高读取的效率，因为数据通过 sort 写入后，文件级别和 Page 级别的 min-max  范围将更小，有助于高效的数据过滤。

2、在 Flink 和 Iceberg 的集成方面，社区实现了以下目标：

实现了 Flink Streaming Reader，意味着我们可以通过 Flink 流作业增量地去拉取 Apache Iceberg 中新增数据。对 Apache Iceberg 这样流批统一的存储层来说，Apache Flink 是真正意义上第一个实现了流批读写  Iceberg 的计算引擎，这也标志着 Apache Flink 和 Apache Iceberg  在共同打造流批统一的数据湖架构上开启了新的篇章。

实现了 Flink Streaming/Batch Reader 的 limit pushdown 和 filter pushdown。

实现了 CDC 和 Upsert 事件通过 flink 计算引擎写入 Apache Iceberg，并在中等数据规模上完成了正确性验证。

在 Flink Iceberg Sink 中支持 write.distribution-mode=hash 的方式写入数据，这可以从生产源头上大量减少小文件。

3、在 Spark3 和 Iceberg 的集成方面，社区支持了大量高阶 SQL:

• MERGE INTO
• DELETE FROM
• ALTER TABLE ... ADD/DROP PARTITION
• ALTER TABLE ... WRITE ORDERED BY
  

通过 Call <procedure> 方式来执行更多的数据管理操作，例如合并小文件、清理过期文件等。

4、在周边生态集成方面，社区实现了以下目标：

引入 AWS module，完成和 AWS S3[2] 以及 Glue Catalog[3] 等云服务的集成；

集成流行的开源 catalog 服务 nessie[4]。

在接下来的内容里，我将说明 Apache Iceberg 0.11.0 在 Apache Flink 集成方面做的一些具体工作。

Apache Flink流式读取

在 Apache Iceberg 0.10.0 版本中，我们已经在 Flink SQL 层面支持了：

• 流作业写入 Apache Iceberg 表；
• 批作业写入 Apache Iceberg 表；
• 批作业读取 Apache Iceberg 表；
  

在最新的 Apache Iceberg 0.11.0 版本中，我们又成功集成了 Flink 流作业读取  Apache Iceberg 表。有了这个功能，可以很方便地实现不同 Iceberg 表之间的数据流转和 ETL。例如我们有一个原始表 A，需要把表 A 通过一些数据处理或者打宽，处理成一个表 B，那么这个场景是很适合用 Apache Iceberg 的 Streaming Reader 来实现的。



除此之外，Netflix 也提出他们在采用 Flink Streaming Reader 来实现历史数据的 backfill 和 boostrap。当然，这需要未来 iceberg 集成到 FLIP-27，目前 Netflix 提供了他们对这块工作的一些实践经验[5]和设计工作[6]，大家感兴趣可以参考一下。

目前，对这个功能我们提供了 Flink SQL 和 DataStream API 两种使用方式（推荐采用 Flink SQL）。您可以通过阅读文档[7]来启动 Flink SQL 客户端，然后通过如下方式来启动流作业访问 Apache Iceberg 的增量数据:

-- Submit the flink job in streaming mode for current session.
SET execution.type = streaming ;

-- Enable this switch because streaming read SQL will provide few job options in flink SQL hint options.
SET table.dynamic-table-options.enabled=true;

-- Read all the records from the iceberg current snapshot, and then read incremental data starting from that snapshot.
SELECT * FROM sample /*+ OPTIONS('streaming'='true', 'monitor-interval'='1s')*/ ;

-- Read all incremental data starting from the snapshot-id '3821550127947089987' (records from this snapshot will be excluded).
SELECT * FROM sample /*+ OPTIONS('streaming'='true', 'monitor-interval'='1s', 'start-snapshot-id'='3821550127947089987')*/ ;
复制代码

Flink Source 的Limit Pushdown 和 Filter Pushdown

在 Flink 的 Batch Source 和 Streaming Source 中，我们对接了 Limit 操作和 Filter 操作跟 Iceberg 表的下推实现。这意味着，在读取 Apache Iceberg 表时，碰到这样的 SQL:

SELECT * FROM sample LIMIT 10;
复制代码

我们可以在存储层面就完成数据过滤，而不需要把数据从存储层面读取出来，再丢给计算引擎。从而大大提高数据的访问效率。

Filter 的下推也是类似，目前我们支持了如下 Filter 的下推，几乎包含了所有常见 filter 的下推操作：

SELECT * FROM sample WHERE data = 'a';
SELECT * FROM sample WHERE data != 'a';
SELECT * FROM sample WHERE data >= 'a';
SELECT * FROM sample WHERE data <= 'a';
SELECT * FROM sample WHERE data < 'a';
SELECT * FROM sample WHERE data > 'a';
SELECT * FROM sample WHERE data = 'a' AND id = 1;
SELECT * FROM sample WHERE data = 'a' OR id = 1;
SELECT * FROM sample WHERE data IS NULL;
SELECT * FROM sample WHERE NOT (id = 1);
SELECT * FROM sample WHERE data LIKE 'aaa%';
复制代码

对 CDC(例如 MySQL Binlog)和 Upsert 事件的支持

这个功能是 Apache Flink 社区用户呼声特别高的一个功能，主要来自两个核心场景的需求：

• 用户希望把来自关系型数据库的 binlog 导入到 Apache Iceberg 数据湖中，提供近实时的数据分析能力。
• 希望把 Flink 流作业 AGG 产生的 upsert stream 导入到 Apache Iceberg 数据湖中，从而借助 Apache Iceberg 的存储能力和 Apache Flink 的分析能力，提供近实时的数据报表。
  

通常来说，我们能选的开源方案各有不足：选择采用 Hive MR 则只能提供 T+1 的数据时效性；采用 Apache Kudu 则必须面临跟 HDFS 和云端对象存储脱节的尴尬；选择 HBase 则面临行存导致分析能力不足的问题；选择 Spark+delta 则无法充分利用 Apache Flink 在流计算领域的优势。那么，在 Apache Iceberg 的实现中，这些问题将有望解决。

我们把 flink+iceberg 对 CDC/Upsert 工作的集成大致分成了两个阶段：

• 第一阶段，是指 Flink 可以顺利地把 CDC 和 Upsert 的数据成功写入到 Apache Iceberg，并能读取到一个正确的结果；
• 第二阶段，是指 Flink+Iceberg 能顺利通过较大数据量的稳定性测试和性能测试，保证整条链路的稳定性和性能，从而达到可以上生产的水准。
  

那么，目前我们在 0.11.0 版本中，已经实现了第一阶段的目标，流作业已经能够成功地将 CDC/Upsert 数据写入到 Apache Iceberg 中，国内的小伙伴例如汽车之家和 B 站已经帮忙完成中等数据量的正确性验证。

在未来的 Apache Iceberg 0.12.0 版本中，我们规划了一系列的性能和稳定性相关事情，0.12.0 版本将会是 Iceberg CDC/Upsert 功能达到 Production Ready 的一个标志性版本。

支持 write.distribution-mode=hash 方式写入 Apache Iceberg

在 Flink 流作业写文件系统的数据文件时，非常容易碰到小文件的问题。这是因为如果 source 端的数据，不经过任何 shuffle 或者 cluster，就写入到 partition，很容易导致每个 Task 写了大量的 Partition 和 Bucket。这样对一个 Partition 来说，就存在多个 Task 写入，每个 Task 至少产生一个文件。而在 Apache Iceberg 这种数据湖架构中，Flink 的每一次 checkpoint，都将 Roll over file writer 以便提交 txn，那么随着分钟级别的 checkpoint 提交，一定会产生大量的小文件。

目前在 Apache Iceberg 中，将提供 3 中方式来解决小文件问题：

1、在 Iceberg 表中设置 write.distribution-mode=hash 属性，例如：

CREATE TABLE sample (
    id BIGINT,
    data STRING
) PARTITIONED BY (data) WITH (
    'write.distribution-mode'='hash'
);
复制代码

这样可以保证每一条记录按照 partition key 做 shuffle 之后再写入，每一个 Partition 最多由一个 Task 来负责写入，大大地减少了小文件的产生。但是，这很容易产生另外一个问题，就是数据倾斜的问题。很多业务表都是按照时间字段来做分区的，而产生的新数据都是按照时间写入的，容易导致新数据都写入同一个  partition，造成写入数据热点。目前我们推荐的做法是，在 partition 下面采用 hash 的方式设置 bucket，那么每一个 partition 的数据将均匀地落到每个 bucket 内，每一个 bucket 最多只会由一个 task 来写，既解决了小文件问题，又解决了数据热点问题。

在 Flink 1.11 版本暂时不支持通过 SQL 的方式创建 bucket，但我们可以通过 Java API 的方式将上述按照 data 字段 partition 之后的表添加 bucket。调用方式如下：

  table.updateSpec()
        .addField(Expressions.bucket("id", 32))
        .commit();
复制代码

2、定期对 Apache Iceberg 表执行 Major Compaction 来合并 Apache iceberg 表中的小文件。这个作业目前是一个 Flink 的批作业，提供 Java API 的方式来提交作业，使用姿势可以参考文档[8]。

3、在每个 Flink Sink 流作业之后，外挂算子用来实现小文件的自动合并。这个功能目前暂未 merge 到社区版本，由于涉及到 format v2 的 compaction 的一些讨论，我们会在 0.12.0 版本中发布该功能。

总结

自 Apache Flink 接入 Apache Iceberg 以来，社区已经成功地发布了两个版本。在这两个版本中，我们已经成功地实现 Flink+Iceberg 的流批读写能力。

到目前为止，Flink+Iceberg 在国内外已经有不少成功的上线案例：

• 腾讯内部每天都有大量的日志数据通过 Flink 清洗处理后导入到 Iceberg，最大的表日新增几十 TB；
• Netflix 则将公司内几乎所有的用户行为数据通过 Flink 流计算导入到 Iceberg，最终存储在 AWS S3 之上，相比 HDFS 的方式， Flink+Iceberg 帮助他们公司节省大量的存储成本；
• 同程艺龙也在 Flink+Iceberg 之上做了大量探索，之前几乎所有的分析数据都存储在 Hive 上，鉴于 Hive 在 ACID 和历史回溯等方面能力不足，他们调研了 Iceberg，发现 Iceberg 非常适合替换他们的 Hive 存储格式，又由于上层计算生态的良好对接，几乎所有的历史计算作业都不需要做改动，就能方便地切换 Hive 表到 Iceberg 之上。到目前为止同程艺龙已经完成了几十张 Hive 表到 Iceberg 表的迁移；
• 汽车之家也是成功在生产环境大量替换 Hive 表为 Iceberg 表的公司之一，同时他们也是最早采用社区版 Iceberg 做 CDC 和 Upsert 数据分析  PoC 的公司，也非常期待未来 0.12.0 对 CDC 和 Upsert 场景的更多优化。
  

在未来的 Apache Iceberg 0.12.0 版本中，我们规划了上图的核心功能。本质上我们将实现 Flink+Iceberg 对 CDC 及 Upsert 场景的更好支持，将在稳定性、性能、易用性三个方面做更多的优化工作。

最后，我想聊一下 Apache Iceberg 在计算生态方面的现状。

随着 Apache Iceberg 0.11.0 新版的发布，Apache Iceberg 作为一个统一通用的数据湖 Table Format，在生态集成方面的优势愈发明显。由于在 Table Format 层面对计算引擎无偏袒，计算引擎的集成呈现出百花齐放的姿态，大数据生态内几乎所有主流计算引擎都跟 Iceberg 有着不同程度的对接：

• Netflix、腾讯和 Apple 几家公司的贡献者主力推动 Spark+Iceberg 的集成，腾讯、Netflix 和 Apple 在 Apache Spark 社区有着多位 Spark PMC 和 Spark Committer，在 Spark 社区和 Iceberg 社区的影响力有目共睹。我个人乐观地判断，Apache Iceberg 和 Spark 的集成体验，未来有望比肩 Databricks delta 的商业版体验，大家可以期待下。
• 阿里巴巴 Flink 团队、Netflix 以及国内外庞大的 Flink 用户群在不断地推动  Flink+Iceberg 的集成，不再赘述；
• AWS Presto 团队以及 Trino 团队则在不断推动着 Presto 和 Iceberg 的集成，AWS Presto 团队已经明确将 Iceberg 选型为他们的数据湖 table format。同时，也可以非常明显地看到，AWS 团队在 Iceberg 和 S3 以及 Glue  生态打通方面做的大量工作，Apache Iceberg 已经成为 AWS 数据湖生态中相当重要的一环。
• Cloudera 已经明确地选型 Apache Iceberg 来构建他们的商业版数据湖。使用过 Hadoop 的同学一定不会对这家公司陌生，没错，这家公司就是 Hadoop  商业发行版做的最为出色的公司之一。未来，他们将基于 Apache Iceberg 推出公有云服务，将给用户带来完善的 Flink、Spark、Hive、Impala 数据湖集成体验。这里重点说一下 Apache Impala，Cloudera 在交互式分析场景下非常倚重自家开源的 Apache Impala（事实上，在大数据基准测试下 Impala 的性能表现的确要比 Presto 更好），Apache Iceberg 对存储层较为完美的抽象和对多样化计算引擎的包容，是成功打动 Cloudera 选型 Apache Iceberg 最核心的理由之一。
  

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