[大数据]Apache Hudi的流批一体架构实践某宝

一、前言

当前公司的大数据实时链路如下图，数据源是MySQL数据库，然后通过Binlog Query的方式消费或者直接客户端采集到Kafka，最终通过基于Spark/Flink实现的批流一体计算引擎处理，最后输出到下游对应的存储。

二、 模型特征架构的演进

2.1 第一代架构

广告业务发展初期，为了提升策略迭代效率，整理出一套通用的特征生产框架，该框架由三部分组成：特征统计、特征推送和特征获取模型训练。如下图所示：

• 客户端以及服务端数据先通过统一服务Sink到HDFS上
• 基于基HDFS数据，统计特定维度的总量、分布等统计类特征并推送到Codis中
• 从Codis中获取特征小时维度模型增量Training，读取HDFS文件进行天级别增量Training
  该方案能够满足算法的迭代，但是有以下几个问题
• 由于Server端直接Put本地文件到HDFS上无法做到根据事件时间精准分区，导致数据源不同存在口径问题
• 不可控的小文件、空文件问题
• 数据格式单一，只支持json格式
• 用户使用成本较高，特征抽取需要不断的Coding
• 整个架构扩展性较差

为解决上述问题，我们对第一代架构进行了演进和改善，构建了第二代批流一体架构（另外该架构升级也是笔者在饿了么进行架构升级的演进路线）。

2.2 第二代架构

2.2.1 批流一体平台的构建

首先将数据链路改造为实时架构，将Spark Structured Streaming(下文统一简称SS)与Flink SQL语法统一，同时实现与Flink SQL语法大体上一致的批流一体架构，并且做了一些功能上的增强与优化。

为什么有了Flink还需要支持SS呢？主要有以下几点原因

• Spark生态相对更完善，当然现在Flink也做的非常好了
• 用户使用习惯问题，有些用户对从Spark迁移到Flink没有多大诉求
• SS Micro Batch引擎的抽象做批流统一更加丝滑
• 相比Flink纯内存的计算模型，在延迟不敏感的场景Spark更友好

这里举一个例子，比如批流一体引擎SS与Flink分别创建Kafka table并写入到ClickHouse，语法分别如下

Spark Structured Streaming语法如下

--Spark Structured Streaming
CREATE STREAM spark (
    ad_id STRING,
    ts STRING,
    event_ts as to_timestamp(ts)
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'xx',
'properties.bootstrap.servers'='xx',
'properties.group.id'='xx',
'startingOffsets'='earliest',
'eventTimestampField' = 'event_ts',
'watermark' = '60 seconds',
'format'='json'
);
create SINK ck(
    ad_id STRING,
    ts STRING,
    event_ts timestamp
) WITH(
 'connector'='jdbc',
 'url'='jdbc:clickhouse://host:port/db',
 'table-name'='table',
 'username'='user',
 'password'='pass',
 'sink.buffer-flush.max-rows'='10',
 'sink.buffer-flush.interval' = '5s',
 'sink.parallelism' = '3'
 'checkpointLocation'= 'checkpoint_path',
);
insert into ck select * from spark ;

Flink SQL语法如下

CREATE TABLE flink (
     ad_id STRING,
     ts STRING,
    event_ts as to_timestamp(ts)
  )
WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'xx',
'properties.bootstrap.servers'='xx',
'properties.group.id'='xx',
'scan.topic-partition-discovery.interval'='300s',
'format' = 'json'
);
CREATE TABLE ck (
    ad_id VARCHAR,
    ts VARCHAR,
    event_ts timestamp(3)
    PRIMARY KEY (ad_id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector'='jdbc',
 'url'='jdbc:clickhouse://host:port/db',
'table-name'='table',
'username'='user',
'password'='pass',
'sink.buffer-flush.max-rows'='10',
'sink.buffer-flush.interval' = '5s',
'sink.parallelism' = '3'
);
insert into ck select * from flink ;

2.2.2 模型特征处理新架构
新的模型特征处理采用批流一体的架构，上游对接数据源还是Kafka，模型主要有两个诉求

?支持增量读取方式减少模型更新的实效性
?利用CDC来实现特征的回补
整个流程如下图

2.2.3 Hudi、Delta还是Iceberg
3个项目都是目前活跃的开源数据湖方案，feature to feature的展开详细说篇幅太长，大致列举一下各自的优缺点。

其实通过对比可以发现各有优缺点，但往往会因为诉求不同，在实际落地生产时3种选型会存在同时多个共存的情况，为什么我们在模型特征的场景最终选择了Hudi呢？主要有以下几点

• 国内Hudi社区非常活跃，问题可以很快得到解决
• Hudi对Spark2的支持更加友好，公司算法还是Spark2为主
• 算法希望有增量查询的能力，而增量查询能力是Hudi原生主打的能力，与我们的场景非常匹配
• Hudi非常适合CDC场景，对CDC场景支持非常完善

2.2.4 方案上线
我们计划用Spark跟Flink双跑，通过数据质量以及资源成本来选择合适的计算引擎。选择的一个case是广告曝光ed流跟用户点击Click流Join之后落地到Hudi，然后算法增量查询抽取特征更新模型。

2.2.4.1 Flink方案
最初我们用的是Flink 1.12.2 + Hudi 0.8.0，但是实际上发现任务跑起来并不顺利，使用master最新代码0.9.0-SNAPSHOT之后任务可以按照预期运行，运行的Flink SQL如下：

CREATE TABLE ed (
    `value` VARCHAR,
    ts as get_json_object(`value`,'$.ts'),
    event_ts as to_timestamp(ts),
    WATERMARK FOR event_ts AS event_ts - interval '1' MINUTE,
    proctime AS PROCTIME()
)WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'ed',
'scan.startup.mode' = 'group-offsets',
'properties.bootstrap.servers'='xx',
'properties.group.id'='xx',
'scan.topic-partition-discovery.interval'='100s',
'scan.startup.mode'='group-offsets',
'format'='schemaless'
);
CREATE TABLE click (
    req_id VARCHAR,
    ad_id VARCHAR,
    ts VARCHAR,
    event_ts as to_timestamp(ts),
    WATERMARK FOR event_ts AS event_ts - interval '1' MINUTE,
    proctime AS PROCTIME()
)WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'click',
'properties.bootstrap.servers'='xx',
'scan.startup.mode' = 'group-offsets',
'properties.bootstrap.servers'='xx',
'properties.group.id'='xx',
'scan.topic-partition-discovery.interval'='100s',
'format'='json'
);
CREATE TABLE hudi(
uuid VARCHAR,
ts  VARCHAR,
json_info  VARCHAR,  
is_click INT,
dt VARCHAR,
`hour`  VARCHAR,
PRIMARY KEY (uuid) NOT ENFORCED
)
PARTITIONED BY (dt,`hour`)
WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'path' = 'hdfs:///xx',
  'write.tasks' = '10',  
  'write.precombine.field'='ts',
  'compaction.tasks' = '1',
  'table.type' = 'COPY_ON_WRITE'  
);
insert into hudi 
  SELECT concat(req_id, ad_id) uuid,
  date_format(event_ts,'yyyyMMdd') AS  dt,
  date_format(event_ts,'HH') `hour`,
  concat(ts, '.', cast(is_click AS STRING)) AS ts,
  json_info,is_click
FROM (
SELECT
  t1.req_id,t1.ad_id,t1.ts,t1.json_info,
  if(t2.req_id <> t1.req_id,0,1) as is_click,
  ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY t1.req_id,t1.ad_id,t1.ts ORDER BY if(t2.req_id <> t1.req_id,0,1) DESC) as row_num
  FROM
  (select  ts,event_ts,map_info['req_id'] req_id,map_info['ad_id'] ad_id, `value` as json_info from ed,LATERAL TABLE(json_tuple(`value`,'req_id','ad_id')) as T(map_info)) t1  
  LEFT JOIN
  click t2 
  ON t1.req_id=t1.req_id and t1.ad_id=t2.ad_id 
  and t2.event_ts between t1.event_ts - INTERVAL '10' MINUTE and t1.event_ts + INTERVAL '4' MINUTE
  ) a where a.row_num=1;

标注：上述SQL中有几处与官方SQL不一致，主要是实现了统一规范Schema为一列的Schemaless的Format、与Spark/Hive语义基本一致的get_json_object以及json_tuple UDF，这些都是在批流一体引擎做的功能增强的一小部分。

但是在运行一周后，面临着业务上线Delay的压力以及暴露出来的两个问题让我们不得不先暂时放弃Flink方案

• 任务反压的问题（无论如何去调整资源似乎都会出现严重的反压，虽然最终我们通过在写入Hudi之前增加一个upsert-kafka的中间流程解决了，但链路过长这并不是我们预期内的）
• 还有一点是任务存在丢数据的风险，对比Spark方案发现Flink会有丢数据的风险

标注：这个case并非Flink集成Hudi不够，国内已经有很多使用Flink引擎写入Hudi的实践，但在我们场景下因为为了确保上线时间，没有太多时间细致排查问题。实际上我们这边Kafka -> Hive链路有95%的任务都使用Flink替代了Spark Structured Streaming(SS)

2.2.4.2 Spark方案
由于没有在Hudi官方网站上找到SS集成的说明，一开始笔者快速实现了SS与Hudi的集成，但是在通读Hudi代码之后发现其实社区早已有了SS的完整实现，另外咨询社区同学leesf之后给出的反馈是当前SS的实现也很稳定。稍作适配SS版本的任务也在一天之内上线了，任务SQL如下：

CREATE STREAM ed (
    value STRING,
    ts as get_json_object(value,'$.ts'),
    event_ts as to_timestamp(get_json_object(value,'$.ts'))
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'ed',
'properties.bootstrap.servers'='xx',
'properties.group.id'='xx',
'startingOffsets'='earliest',
'minPartitions' = '60',
'eventTimestampField' = 'event_ts',
'maxOffsetsPerTrigger' = '250000',   
'watermark' = '60 seconds',
'format'='schemaless'
);
CREATE STREAM  click (
    req_id STRING,
    ad_id STRING,
    ts STRING,
    event_ts as to_timestamp(ts)
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'click',
'properties.bootstrap.servers'='xxxx'properties.group.id'='dw_ad_algo_naga_dsp_ed_click_rt',
'startingOffsets'='earliest',
'maxOffsetsPerTrigger' = '250000',
'eventTimestampField' = 'event_ts',
'minPartitions' = '60',
'watermark' = '60 seconds',
'format'='json'
);
--可以动态注册python、java、scala udf
create python function py_f with (
 'code' = '
def apply(self,m):
  return 'python_{}'.format(m)
',
'methodName'= 'apply',
'dataType' = 'string'
);
create SINK hudi(
uuid STRING,
dt STRING,
hour  STRING,
ts  STRING,
json_info  STRING,  
is_click INT
) WITH (
    'connector'='hudi',
    'hoodie.table.name' = 'ed_click',
    'path' ='hdfs:///xx',
    'hoodie.datasource.write.recordkey.field' = 'uuid',
    'hoodie.datasource.write.precombine.field' = 'ts',
    'hoodie.datasource.write.operation' = 'upsert',
    'hoodie.datasource.write.partitionpath.field' = 'dt,hour',
    'hoodie.datasource.write.keygenerator.class'= 'org.apache.hudi.keygen.ComplexKeyGenerator',
    'hoodie.datasource.write.table.type' = 'COPY_ON_WRITE',
    'hoodie.datasource.write.hive_style_partitioning'='true',
    'hoodie.datasource.write.streaming.ignore.failed.batch'='false',
    'hoodie.keep.min.commits'='120',
    'hoodie.keep.max.commits'='180',
    'hoodie.cleaner.commits.retained'='100',
    --'hoodie.datasource.write.insert.drop.duplicates' = 'true',
    --'hoodie.fail.on.timeline.archiving'='false',
    --'hoodie.datasource.hive_sync.table'='true',
   -- 'hoodie.datasource.hive_sync.database'='ods_test',
   -- 'hoodie.datasource.hive_sync.table'='ods_test_hudi_test2',
   -- 'hoodie.datasource.hive_sync.use_jdbc'='false',
   -- 'hoodie.datasource.meta.sync.enable' ='true',
   -- 'hoodie.datasource.hive_sync.partition_fields'='dt,hour',
   -- 'hoodie.datasource.hive_sync.partition_extractor_class'='org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor',
    'trigger'='30',
    'checkpointLocation'= 'checkpoint_path'
);
INSERT INTO
   hudi
SELECT
  concat(req_id, ad_id) uuid,
  date_format(ts,'yyyyMMdd') dt,
  date_format(ts,'HH') hour,
  concat(ts, '.', cast(is_click AS STRING)) AS ts,
  json_info,
  is_click
FROM
  (
    SELECT
      t1.req_id,
      t1.ad_id,
      t1.ts,
      t1.json_info,
      IF(t2.req_id is null, 0, 1) AS is_click
    FROM
      (select  ts,event_ts,req_id,ad_id,value as json_info from ed
      lateral view json_tuple(value,'req_id','ad_id') tt as req_id,ad_id) t1
      LEFT JOIN click t2 ON t1.req_id = t2.req_id
      AND t1.ad_id = t2.ad_id
      AND t2.event_ts BETWEEN t1.event_ts - INTERVAL 10 MINUTE
      AND t1.event_ts + INTERVAL 4 MINUTE
  ) tmp;

标注：Spark批流一体引擎在流语法上尽量与Flink对齐，同时我们实现了python/java/scala多语言udf的动态注册以方便用户使用

三、新方案收益

通过链路架构升级，基于Flink/Spark + Hudi的新的流批一体架构带来了如下收益

?构建在Hudi上的批流统一架构纯SQL化极大的加速了用户的开发效率
?Hudi在COW以及MOR不同场景的优化让用户有了更多的读取方式选择，增量查询让算法可以实现分钟级别的模型更新，这也是用户的强烈诉求
?利用SS以及Flink的事件时间语义抹平了口径上的Gap
?Hudi自动Compact机制+小文件智能处理，对比第一版实现甚至对比需要手动Compact无疑极大的减轻了工程负担

四、踩过的坑

• 写Hudi重试失败导致数据丢失风险。解决办法：hoodie.datasource.write.streaming.ignore.failed.batch设置为false，不然Task会间隔hoodie.datasource.write.streaming.retry.interval.ms(默认2000)重试hoodie.datasource.write.streaming.retry.count(默认3)
• 增量查询Range太大，导致算法任务重试1小时之前的数据获取到空数据。解决办法：调大保留版本数对应参数为hoodie.keep.min.commits、hoodie.keep.max.commits调大cleanup
  retention版本数对应参数为hoodie.cleaner.commits.retained
• Upsert模式下数据丢失问题。解决办法：hoodie.datasource.write.insert.drop.duplicates设置为false，这个参数会将已经存在index的record丢弃，如果存在update的record会被丢弃
• Spark读取hudi可能会存在path not exists的问题，这个是由于cleanup导致的，解决办法：调整文件版本并进行重试读取

五、 未来规划

基于Hudi线上运行的稳定性，我们也打算基于Hudi进一步探索流批一体的更多应用场景，包括

• 使用Hudi替代Kafka作为CDC实时数仓Pipeline载体
• 深度结合Hive以及Presto，将Hive表迁移为基于Hudi的架构，以解决分区小文件以及产出失效的问题
• 探索Flink+Hudi作为MySQL Binlog归档方案
• 探索Z-Order加速Spark在多维查询上的性能表现

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