Flink 和 Iceberg 如何解决数据入湖面临的挑战 flink

一、数据入湖的核心挑战数据实时入湖可以分成三个部分，分别是数据源、数据管道和数据湖（数仓），本文的内容将围绕这三部分展开。

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1. Case #1：程序 BUG 导致数据传输中断

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首先，当数据源通过数据管道传到数据湖（数仓）时，很有可能会遇到作业有 BUG 的情况，导致数据传到一半，对业务造成影响；
第二个问题是当遇到这种情况的时候，如何重起作业，并保证数据不重复也不缺失，完整地同步到数据湖（数仓）中。

2. Case #2：数据变更太痛苦

数据变更
当发生数据变更的情况时，会给整条链路带来较大的压力和挑战。以下图为例，原先是一个表定义了两个字段，分别是 ID 和 NAME。此时，业务方面的同学表示需要将地址加上，以方便更好地挖掘用户的价值。
首先，我们需要把 Source 表加上一个列 Address，然后再把到 Kafka 中间的链路加上链，然后修改作业并重启。接着整条链路得一路改过去，添加新列，修改作业并重启，最后把数据湖（数仓）里的所有数据全部更新，从而实现新增列。这个过程的操作不仅耗时，而且会引入一个问题，就是如何保证数据的隔离性，在变更的过程中不会对分析作业的读取造成影响。

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分区变更
如下图所示，数仓里面的表是以 “月” 为单位进行分区，现在希望改成以 “天” 为单位做分区，这可能就需要将很多系统的数据全部更新一遍，然后再用新的策略进行分区，这个过程十分耗时。

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3. Case #3：越来越慢的近实时报表？
当业务需要更加近实时的报表时，需要将数据的导入周期，从 “天” 改到 “小时”，甚至 “分钟” 级别，这可能会带来一系列问题。

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如上图所示，首先带来的第一个问题是：文件数以肉眼可见的速度增长，这将对外面的系统造成越来越大的压力。压力主要体现在两个方面：

第一个压力是，启动分析作业越来越慢，Hive Metastore 面临扩展难题，如下图所示。
【Flink 和 Iceberg 如何解决数据入湖面临的挑战】
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- 随着小文件越来越多，使用中心化的 Metastore 的瓶颈会越来越严重，这会造成启动分析作业越来越慢，因为启动作业的时候，会把所有的小文件原数据都扫一遍。
- 第二是因为 Metastore 是中心化的系统，很容易碰到 Metastore 扩展难题。例如 Hive，可能就要想办法扩后面的 MySQL，造成较大的维护成本和开销。

第二个压力是扫描分析作业越来越慢。
随着小文件增加，在分析作业起来之后，会发现扫描的过程越来越慢。本质是因为小文件大量增加，导致扫描作业在很多个 Datanode 之间频繁切换。

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4. Case #4：实时地分析 CDC 数据很困难
大家调研 Hadoop 里各种各样的系统，发现整个链路需要跑得又快又好又稳定，并且有好的并发，这并不容易。

首先从源端来看，比如要将 MySQL 的数据同步到数据湖进行分析，可能会面临一个问题，就是 MySQL 里面有存量数据，后面如果不断产生增量数据，如何完美地同步全量和增量数据到数据湖中，保证数据不多也不少。

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此外，假设解决了源头的全量跟增量切换，如果在同步过程中遇到异常，如上游的 Schema 变更导致作业中断，如何保证 CDC 数据一行不少地同步到下游。

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整条链路的搭建，需要涉及源头全量跟同步的切换，包括中间数据流的串通，还有写入到数据湖（数仓）的流程，搭建整个链路需要写很多代码，开发门槛较高。

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最后一个问题，也是关键的一个问题，就是我们发现在开源的生态和系统中，很难找到高效、高并发分析 CDC 这种变更性质的数据。

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5. 数据入湖面临的核心挑战

数据同步任务中断
- 无法有效隔离写入对分析的影响；
- 同步任务不保证 exactly-once 语义。
端到端数据变更
- DDL 导致全链路更新升级复杂；
- 修改湖/仓中存量数据困难。
越来越慢的近实时报表
- 频繁写入产生大量小文件；
- Metadata 系统压力大, 启动作业慢；
- 大量小文件导致数据扫描慢。
无法近实时分析 CDC 数据
- 难以完成全量到增量同步的切换；
- 涉及端到端的代码开发，门槛高；
- 开源界缺乏高效的存储系统。

二、Apache Iceberg 介绍 1. Netflix：Hive 上云痛点总结
Netflix 做 Iceberg 最关键的原因是想解决 Hive 上云的痛点，痛点主要分为以下三个方面：
1.1 痛点一：数据变更和回溯困难

不提供 ACID 语义。在发生数据改动时，很难隔离对分析任务的影响。典型操作如：INSERT OVERWRITE；修改数据分区；修改 Schema；
无法处理多个数据改动，造成冲突问题；
无法有效回溯历史版本。

1.2 痛点二：替换 HDFS 为 S3 困难

数据访问接口直接依赖 HDFS API；
依赖 RENAME 接口的原子性，这在类似 S3 这样的对象存储上很难实现同样的语义；
大量依赖文件目录的 list 接口，这在对象存储系统上很低效。

1.3 痛点三：太多细节问题

Schema 变更时，不同文件格式行为不一致。不同 FileFormat 甚至连数据类型的支持都不一致；
Metastore 仅维护 partition 级别的统计信息，造成不 task plan 开销； Hive Metastore 难以扩展；
非 partition 字段不能做 partition prune。

2. Apache Iceberg 核心特性

通用化标准设计
- 完美解耦计算引擎
- Schema 标准化
- 开放的数据格式
- 支持 Java 和 Python
完善的 Table 语义
- Schema 定义与变更
- 灵活的 Partition 策略
- ACID 语义
- Snapshot 语义
丰富的数据管理
- 存储的流批统一
- 可扩展的 META 设计支持
- 批更新和 CDC
- 支持文件加密
性价比
- 计算下推设计
- 低成本的元数据管理
- 向量化计算
- 轻量级索引

3. Apache Iceberg File Layout

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上方为一个标准的 Iceberg 的 TableFormat 结构，核心分为两部分，一部分是 Data，一部分是 Metadata，无论哪部分都是维护在 S3 或者是 HDFS 之上的。
4. Apache Iceberg Snapshot View

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上图为 Iceberg 的写入跟读取的大致流程。
可以看到这里面分三层：

最上面黄色的是快照；
中间蓝色的是 Manifest；
最下面是文件。

每次写入都会产生一批文件，一个或多个 Manifest，还有快照。
比如第一次形成了快照 Snap-0，第二次形成快照 Snap-1，以此类推。但是在维护原数据的时候，都是增量一步一步做追加维护的。
这样的话可以帮助用户在一个统一的存储上做批量的数据分析，也可以基于存储之上去做快照之间的增量分析，这也是 Iceberg 在流跟批的读写上能够做到一些支持的原因。
5. 选择 Apache Iceberg 的公司

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上图为目前在使用 Apache Iceberg 的部分公司，国内的例子大家都较为熟悉，这里大致介绍一下国外公司的使用情况。

NetFlix 现在是有数百PB的数据规模放到 Apache Iceberg 之上，Flink 每天的数据增量是上百T的数据规模。
Adobe 每天的数据新增量规模为数T，数据总规模在几十PB左右。
AWS 把 Iceberg 作为数据湖的底座。
Cloudera 基于 Iceberg 构建自己整个公有云平台，像 Hadoop 这种 HDFS 私有化部署的趋势在减弱，上云的趋势逐步上升，Iceberg 在 Cloudera 数据架构上云的阶段中起到关键作用。
苹果有两个团队在使用：
- 一是整个 iCloud 数据平台基于 Iceberg 构建；
- 二是人工智能语音服务 Siri，也是基于 Flink 跟 Iceberg 来构建整个数据库的生态。

三、Flink 和 Iceberg 如何解决问题回到最关键的内容，下面阐述 Flink 和 Iceberg 如何解决第一部分所遇到的一系列问题。
1. Case #1：程序 BUG 导致数据传输中断

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首先，同步链路用 Flink，可以保证 exactly once 的语义，当作业出现故障时，能够做严格的恢复，保证数据的一致性。

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第二个是 Iceberg，它提供严谨的 ACID 语义，可以帮用户轻松隔离写入对分析任务的不利影响。
2. Case #2：数据变更太痛苦

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如上所示，当发生数据变更时，用 Flink 和 Iceberg 可以解决这个问题。
Flink 可以捕捉到上游 Schema 变更的事件，然后把这个事件同步到下游，同步之后下游的 Flink 直接把数据往下转发，转发之后到存储，Iceberg 可以瞬间把 Schema 给变更掉。
当做 Schema 这种 DDL 的时候，Iceberg 直接维护了多个版本的 Schema，然后老的数据源完全不动，新的数据写新的 Schema，实现一键 Schema 隔离。

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另外一个例子是分区变更的问题，Iceberg 做法如上图所示。
之前按 “月” 做分区（上方黄色数据块），如果希望改成按 “天” 做分区，可以直接一键把 Partition 变更，原来的数据不变，新的数据全部按 “天” 进行分区，语义做到 ACID 隔离。
3. Case #3：越来越慢的近实时报表？