Apache Hudi数据布局的方法

这篇文章主要介绍“Apache Hudi数据布局的方法”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Apache Hudi数据布局的方法”文章能帮助大家解决问题。

1. 背景

Apache Hudi将流处理带到大数据，相比传统批处理效率高一个数量级，提供了更新鲜的数据。在数据湖/仓库中，需要在摄取速度和查询性能之间进行权衡，数据摄取通常更喜欢小文件以改善并行性并使数据尽快可用于查询，但很多小文件会导致查询性能下降。在摄取过程中通常会根据时间在同一位置放置数据，但如果把查询频繁的数据放在一起时，查询引擎的性能会更好，大多数系统都倾向于支持独立的优化来提高性能，以解决未优化的数据布局的限制。本博客介绍了一种称为Clustering[RFC-19]的服务，该服务可重新组织数据以提高查询性能，也不会影响摄取速度。

2. Clustering架构

Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作，如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hudi表。为了能够在文件大小和摄取速度之间进行权衡，Hudi提供了一个hoodie.parquet.small.file.limit配置来设置最小文件大小。用户可以将该配置设置为0以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被"填充"到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。

为能够支持快速摄取的同时不影响查询性能，我们引入了Clustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。

Clustering服务可以异步或同步运行，Clustering会添加了一种新的REPLACE操作类型，该操作类型将在Hudi元数据时间轴中标记Clustering操作。

总体而言Clustering分为两个部分：

•调度Clustering：使用可插拔的Clustering策略创建Clustering计划。•执行Clustering：使用执行策略处理计划以创建新文件并替换旧文件。

2.1 调度Clustering

调度Clustering会有如下步骤

•识别符合Clustering条件的文件：根据所选的Clustering策略，调度逻辑将识别符合Clustering条件的文件。•根据特定条件对符合Clustering条件的文件进行分组。每个组的数据大小应为targetFileSize的倍数。分组是计划中定义的"策略"的一部分。此外还有一个选项可以限制组大小，以改善并行性并避免混排大量数据。•最后将Clustering计划以avro元数据格式保存到时间线。

2.2 运行Clustering

•读取Clustering计划，并获得clusteringGroups，其标记了需要进行Clustering的文件组。•对于每个组使用strategyParams实例化适当的策略类（例如：sortColumns），然后应用该策略重写数据。•创建一个REPLACE提交，并更新HoodieReplaceCommitMetadata中的元数据。

Clustering服务基于Hudi的MVCC设计，允许继续插入新数据，而Clustering操作在后台运行以重新格式化数据布局，从而确保并发读写者之间的快照隔离。

注意：现在对表进行Clustering时还不支持更新，将来会支持并发更新。

2.3 Clustering配置

使用Spark可以轻松设置内联Clustering，参考如下示例

import org.apache.hudi.QuickstartUtils._</code><code>import scala.collection.JavaConversions._</code><code>import org.apache.spark.sql.SaveMode._</code><code>import org.apache.hudi.DataSourceReadOptions._</code><code>import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._</code><code>import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._</code><code>val df =  //generate data frame</code><code>df.write.format("org.apache.hudi").</code><code>        options(getQuickstartWriteConfigs).</code><code>        option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "ts").</code><code>        option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "uuid").</code><code>        option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "partitionpath").</code><code>        option(TABLE_NAME, "tableName").</code><code>        option("hoodie.parquet.small.file.limit", "0").</code><code>        option("hoodie.clustering.inline", "true").</code><code>        option("hoodie.clustering.inline.max.commits", "4").</code><code>        option("hoodie.clustering.plan.strategy.target.file.max.bytes", "1073741824").</code><code>        option("hoodie.clustering.plan.strategy.small.file.limit", "629145600").</code><code>        option("hoodie.clustering.plan.strategy.sort.columns", "column1,column2"). //optional, if sorting is needed as part of rewriting data</code><code>        mode(Append).</code><code>        save("dfs://location");

对于设置更高级的异步Clustering管道，参考此处示例。

3. 表查询性能

我们使用生产环境表的一个分区创建了一个数据集，该表具有约2000万条记录，约200GB，数据集具有多个session_id的行。用户始终使用会话谓词查询数据，单个会话的数据会分布在多个数据文件中，因为数据摄取会根据到达时间对数据进行分组。下面实验表明通过对会话进行Clustering可以改善数据局部性并将查询执行时间减少50％以上。

查询SQL如下

spark.sql("select  *  from table where session_id=123")

3.1 进行Clustering之前

查询花费了2.2分钟。请注意查询计划的"扫描parquet"部分中的输出行数包括表中的所有2000W行。

3.2 进行Clustering之后

查询计划与上面类似，但由于改进了数据局部性和谓词下推，Spark可以修剪很多行。进行Clustering后，相同的查询在扫描parquet文件时仅输出11万行（2000万行中的），这将查询时间从2.2分钟减少到不到一分钟。

下表总结了使用Spark3运行的实验对查询性能的改进

Clustering后查询运行时间减少了60％，在其他样本数据集上也观察到了类似的结果，请参阅示例查询计划和RFC-19性能评估上的更多详细信息。

我们希望大型表能够大幅度提高速度，与上面的示例不同，查询运行时间几乎完全由实际I/O而不是查询计划决定。

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