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Flink + Hudi 在 Linkflow 构建实时数据湖的实践探索

见解分享

背景与挑战

随着大数据技术的发展，数据量呈现爆炸式增长，传统的数据处理架构已难以应对海量数据的实时处理和存储需求。数据湖作为一种新型数据存储架构，因其灵活可扩展、低成本高吞吐、支持多种数据格式等优势，已成为构建下一代数据处理平台的关键技术。

Linkflow 是一款开源的实时数仓系统，旨在为企业提供一站式实时数据处理解决方案。为了满足用户构建实时数据湖的需求，我们调研了多种技术方案，最终选择了 Flink + Hudi 架构作为我们的数据摄取和存储解决方案。

技术选型

1. 数据摄取方案

数据摄取是构建数据湖的关键环节，其性能和稳定性直接影响数据湖的整体质量。我们调研了多种数据摄取方案，包括：

  • Canal + Flink ：Canal 是一款 MySQL binlog 解析工具，可将 MySQL 变更数据实时采集到 Flink 中。该方案优点是简单易用，缺点是只能采集 MySQL 数据，且对 Flink 版本要求较高。
  • Debezium ：Debezium 是一款通用的数据库变动捕获工具，支持多种数据库，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。该方案优点是通用性强，缺点是配置较复杂，对 Flink 版本要求较高。
  • CDC to Hudi ：CDC to Hudi 是一种由 Hudi 社区提供的直接将数据库变更数据写入 Hudi 表的数据摄取方案。该方案优点是性能高、稳定性好，且支持多种数据库。

经过综合对比，我们选择了 CDC to Hudi 方案，主要原因如下：

  • 性能高：CDC to Hudi 采用原生 Flink connector，数据传输效率高，可满足实时数据摄取的需求。
  • 稳定性好：CDC to Hudi 由 Hudi 社区维护，稳定性经过生产环境验证。
  • 支持多种数据库：CDC to Hudi 支持 MySQL、PostgreSQL 等多种数据库，可满足不同的数据源需求。

2. 数据存储方案

Hudi 是 Apache Hadoop 社区下的一个开源数据湖存储引擎，它将事务写入和数据湖存储合并到一个表中，提供了高性能、高可靠和 ACID 事务保证。Hudi 非常适合构建实时数据湖，其优点如下：

  • ACID 事务支持：Hudi 提供了 ACID 事务支持，保证了数据的完整性和一致性。
  • 增量更新：Hudi 支持增量更新，仅更新变化的数据，提高了数据写入效率。
  • 时间旅行：Hudi 支持时间旅行，允许用户查询和恢复历史数据。
  • 多格式支持：Hudi 支持多种数据格式，包括 Parquet、ORC 和 Avro，可满足不同的数据处理需求。

基于以上优点，我们选择了 Hudi 作为我们的数据存储方案。

原理与实现

1. 数据摄取

我们的数据摄取方案采用 Flink CDC connector 实时读取数据库变更数据，并将数据写入 Hudi 表。具体流程如下：

  1. 使用 Flink CDC connector 连接到数据库，实时读取变更数据。
  2. 将变更数据转换为 Hudi 写入格式。
  3. 将数据写入 Hudi 表。

2. 数据处理

数据写入 Hudi 表后，我们对数据进行一系列处理，包括：

  • 数据清洗 ：对数据进行清洗，去除无效或重复数据。
  • 数据脱敏 ：对敏感数据进行脱敏，保护数据安全。
  • 数据聚合 ：对数据进行聚合，生成不同粒度的报表和分析。

3. 数据存储

处理后的数据存储在 Hudi 表中，我们根据不同的数据使用场景创建了不同的表分区，例如：

  • 分区表 ：根据时间、地域等维度对数据进行分区，提高数据查询效率。
  • 合并表 ：将多个分区表合并为一个表，方便数据管理和分析。
  • 视图表 ：创建视图表，提供对数据的虚拟化访问，提高查询性能。

生产实践

我们的实时数据湖方案已在多个生产环境中部署，其中包括：

  • 电商平台 ：实时收集用户行为数据，用于用户画像和个性化推荐。
  • 金融机构 ：实时收集交易数据，用于风险控制和反欺诈。
  • 制造业企业 ：实时收集设备运行数据，用于预测性维护和质量控制。

在生产环境中，我们的方案表现出了以下优势：

  • 实时性高 ：分钟级的数据实时性，满足业务对实时数据的需求。
  • 稳定性好 ：系统稳定运行，故障率低。
  • 可扩展性强 ：系统可根据业务需求灵活扩展。
  • 成本低 ：相对于传统数据仓库，成本更低。

优化实践

为了进一步优化我们的方案，我们进行了以下优化：

  • 并行写入 ：使用 Flink 的并行写入功能，提高数据写入速度。
  • 批量写入 ：将小批量数据合并为大批量写入，减少 I/O 开销。
  • 索引优化 ：为 Hudi 表创建索引，提高数据查询效率。
  • 资源监控 ：使用监控系统监控系统运行状况，及时发现和解决问题。

总结与展望

本文介绍了 Linkflow 如何使用 Flink + Hudi 技术构建实时数据湖的实践经验。通过采用 CDC to Hudi 的数据摄取方案和 Hudi 的数据存储引擎，我们实现了分钟级的数据实时性、高稳定性和可扩展性，满足了用户构建实时数据湖的需求。

未来，我们将继续优化我们的方案，并探索更多先进的技术，例如流式数据处理和机器学习，以进一步提升实时数据湖的性能和价值。