基于Apache Doris的湖仓分析

飞奔的炮台

• 良好的架构设计，支持高并发低延时的查询服务，支持高吞吐量的交互式分析。多FE均可对外提供服务，并发增加时，线性扩充FE和BE即可支持高并发的查询请求。
  
• 支持批量数据load和流式数据load，支持数据更新。支持Update/Delete语法，unique/aggregate数据模型，支持动态更新数据，实时更新聚合指标。
  
• 提供了高可用，容错处理，高扩展的企业级特性。FE Leader错误异常，FE Follower秒级切换为新Leader继续对外提供服务。
  
• 支持聚合表和物化视图。多种数据模型，支持aggregate, replace等多种数据模型，支持创建rollup表，支持创建物化视图。rollup表和物化视图支持动态更新，无需用户手动处理。
  
• MySQL协议兼容，支持直接使用MySQL客户端连接，非常易用的数据应用对接。Doris 由 Frontend（以下简称FE）和 Backend（以下简称BE）组成，其中FE负责接受用户请求、编译、优化、分发执行计划、元数据管理、BE节点的管理等功能，BE负责执行由FE下发的执行计划，存储和管理用户数据。
  
  
  
  数据湖格式Hudi简介Hudi是下一代流式数据湖平台，为数据湖提供了表格式管理的能力，提供事务，ACID，MVCC，数据更新删除，增量数据读取等功能。支持Spark, Flink, Presto, Trino等多种计算引擎。
  
  
  
  Hudi根据数据更新时行为不同分为两种表类型：
  
  
  
  针对Hudi的两种表格式，存在3种不同的查询类型：
  
  
  
  1. Lambda架构Lambda将数据处理流分为在线分析和离线分析两条不同的处理路径，两条路径互相独立，互不影响。
  离线分析处理T+1数据，使用Hive/Spark处理大数据量，不可变数据，数据一般存储在HDFS等系统上。如果遇到数据更新，需要overwrite整张表或整个分区，成本比较高。
  在线分析处理实时数据，使用Flink/Spark Streaming处理流式数据，分析处理秒级或分钟级流式数据，数据保存在Kafka或定期（分钟级）保存到HDFS中。
  该套方案存在以下缺点：
  
• 同一套指标可能需要开发两份代码来进行在线分析和离线分析，维护复杂。
  
• 数据应用查询指标时可能需要同时查询离线数据和在线数据，开发复杂。
  
• 同时部署批处理和流式计算两套引擎，运维复杂。
  
• 数据更新需要overwrite整张表或分区，成本高。2. Kappa架构随着在线分析业务越来越多，Lambda架构的弊端就越来越明显，增加一个指标需要在线离线分别开发，维护困难，离线指标可能和在线指标对不齐，部署复杂，组件繁多。于是Kappa架构应运而生。
  Kappa架构使用一套架构处理在线数据和离线数据，使用同一套引擎同时处理在线和离线数据，数据存储在消息队列上。
  Kappa架构也有一定的局限：
  
• 流式计算引擎批处理能力较弱，处理大数据量性能较弱。
  
• 数据存储使用消息队列，消息队列对数据存储有有效性限制，历史数据无法回溯。
  
• 数据时序可能乱序，可能对部分在时序要求方面比较严格的应用造成数据错误。
  
• 数据应用需要从消息队列中取数，需要开发适配接口，开发复杂。3. 基于数据湖的实时数仓针对Lambda架构和Kappa架构的缺陷，业界基于数据湖开发了Iceberg, Hudi, DeltaLake这些数据湖技术，使得数仓支持ACID, Update/Delete，数据Time Travel, Schema Evolution等特性，使得数仓的时效性从小时级提升到分钟级，数据更新也支持部分更新，大大提高了数据更新的性能。兼具流式计算的实时性和批计算的吞吐量，支持的是近实时的场景。
  以上方案中其中基于数据湖的应用最广，但数据湖模式无法支撑更高的秒级实时性，也无法直接对外提供数据服务，需要搭建其他的数据服务组件，系统较为复杂。基于此背景下，部分业务开始使用Doris来承接，业务数据分析师需要对Doris与Hudi中的数据进行联邦分析，此外在Doris对外提供数据服务时既要能查询Doris中数据，也要能加速查询离线业务中的数据湖数据，因此我们开发了Doris访问数据湖Hudi中数据的特性。
  Doris分析Hudi数据的设计原理基于以上背景，我们设计了Apache Doris中查询数据湖格式Hudi数据，因Hudi生态为java语言，而Apache Doris的执行节点BE为C++环境，C++ 无法直接调用Hudi java SDK，针对这一点，我们有三种解决方案。
  实现Hudi C++ client，在BE中直接调用Hudi C++ client去读写Hudi表该方案需要完整实现一套Hudi C++ client，开发周期较长，后期Hudi行为变更需要同步修改Hudi C++ client，维护较为困难。
  BE通过thrift协议发送读写请求至Broker，由Broker调用Hudi java client读取Hudi表该方案需要在Broker中增加读写Hudi数据的功能，目前Broker定位仅为fs的操作接口，引入Hudi打破了Broker的定位。第二，数据需要在BE和Broker之间传输，性能较低。
  在BE中使用JNI创建JVM，加载Hudi java client去读写Hudi表该方案需要在BE进程中维护JVM，有JVM调用Hudi java client对Hudi进行读写。读写逻辑使用Hudi社区java实现，可以维护与社区同步；同时数据在同一个进程中进行处理，性能较高。但需要在BE维护一个JVM，管理较为复杂。
  使用BE arrow parquet c++ api读取hudi parquet base file，hudi表中的delta file暂不处理该方案可以由BE直接读取hudi表的parquet文件，性能最高。但当前不支持base file和delta file的合并读取，因此仅支持COW表Snapshot Queries和MOR表的Read Optimized Queries，不支持Incremental Queries。
  综上，我们选择方案四，第一期实现了COW表Snapshot Queries和MOR表的Read Optimized Queries，后面联合Hudi社区开发base file和delta file合并读取的C++接口。
  Doris分析Hudi数据的技术实现Doris中查询分析Hudi外表使用步骤非常简单。
  创建Hudi外表建表时指定engine为Hudi，同时指定Hudi外表的相关信息，如hive metastore uri，在hive metastore中的database和table名字等。
  建表仅仅在Doris的元数据中增加一张表，无任何数据移动。
  建表时支持指定全部或部分hudi schema，也支持不指定schema创建hudi外表。指定schema时必须与hiveMetaStore中hudi表的列名，类型一致。
  Example：