Paimon笔记

 
支持高吞吐数据摄入、变更追踪、高效分析的流批数据湖
基于LSM提升写入速度并降低写入消耗；基于有序的SortRun裁剪大部分数据以提升查询性能；支持多种merge引擎实现高性能流表打宽

特点

是 Flink SQL 的内置存储
  • Flink DDL 会真实创建或删除物理表，不再只是一个外部物理表的映射
  • 掩盖和抽象底层技术细节，没有烦人的选项如connector配置
支持亚秒级流写入和消费
高吞吐量扫描能力
降低了认知门槛，存储需要自动处理各种Insert/Update/Delete输入和表定义
  • 接收任何类型的变更日志，接收任何类型的数据类型
  • 表可以有主键或没有主键
支持多种引擎

存储

LogStore append延时很低，但有TTL限制，可用于流读。FileStore确保可以查询历史数据：
  • LogStore：存储最新数据，支持秒级流式增量消费，默认使用Kafka实现
    • 完全支持插入/更新/删除
    • 根据主键（若有）或整行（无主键）将记录散列到不同的kafka分区
  • FileStore：存储最新数据+历史数据，提供批量Ad-Hoc分析，使用LSM、parquet/orc实现
    • 为了完全支持插入/更新/删除和可选的主键定义，我们需要一个支持更新和自定义合并的灵活存储结构，LSM 是一个不错的选择
    • 为了支持高性能和多场景分析，应该支持多种列式文件格式
    • key若有主键则默认json格式，若无则空。value默认使用debezium-json格式
如果是流模式且开启change-tracking，log与file同时生效，生成HybridSource读，如果是流模式且未开启change-tracking、批模式，生成FileStoreSource读。
 

文件结构

元数据与数据存储在表的同一级目录下，包括 snapshot 目录、manifest 目录、schema 目录、数据文件。桶文件是读写的最小存储单元。
每个snapshot会有对应的一个base清单列表、一个delta清单列表文件，base清单列表包含了本次操作之前的清单文件，清单列表文件会对应一个或多个清单，每个清单会对应一个或多个不同操作类型的数据文件
  • snapshot 目录：记录了每次提交产生的 snapshot 文件，记录了本次 commit 正在使用的schema文件、新增了哪些 manifest 文件、删除了哪些 manifest 文件
    • snapshot-x 一次checkpoint生成一个或两个snapshot（当有append、compact同时发生时出现会生成两个），若检查点间隔内未写入数据，只会创建compact快照
    • EARLIEST 最早的快照编号，一开始是-8
    • LATEST 最新的快照编号
  • manifest 目录：记录了每次经 checkpoint 触发而提交的数据文件变更，每个文件记录了产生了哪些 sst 文件、删除了哪些 sst 文件，以及每个 sst 文件所包含记录的主键范围、每个字段的 min/max/null count 等统计信息
  • schema 目录：表结构文件
  • 数据文件：按分区、存储桶分到对应目录，每个桶目录都包含一个LSM树和变更日志文件，每个 sst 文件则包含了按主键排好序的、列存格式的记录。对于 Level 0 的文件，会异步地触发 compact 合并线程来消除主键范围重叠带来的读端 merge 开销
    • LSM树将sst文件组织成多个SortedRun，SortedRun与文件是一对多的关系，对于主键表，不同的SortedRun可能具有重叠的主键范围或相同的主键，查询LSM树时必须MOR，根据指定的合并引擎和每条记录的时间戳来合并所有SortedRun
    • 当write-buffer-size耗尽时会将数据flush生成文件

基于Flink&Paimon实现，提供数据一致性管理能力，解决流式数仓普遍存在的问题

paimon通过snapshot定义数据版本，即数据按snapshot对齐。
流式数仓普遍存在的问题：
  • 缺少血缘管理（表血缘、数据血缘）
  • 缺少统一的版本管理（多表关联查询时不一致）
  • 数据订正困难（复杂的数据修正过程、链路双跑、业务逻辑修正）
实现方案：提交阶段查询系统表中的血缘表设置起始消费位置；运行阶段按照消费的snapshot粒度响应chkpt请求，chkpt coordinator将barrier放在两个snapshot中间；chkpt成功后通知sink提交对应的表；提交完成后由CommitListener将血缘关系写入系统表
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Catalog

  • file
CREATE CATALOG my_catalog WITH ( 'type' = 'paimon', 'warehouse' = 'hdfs:///path/to/warehouse' ); USE CATALOG my_catalog;
  • hive

表

分类

  • 管理表，paimon catalog下建的表，删除会删所有数据
  • 外部表，非paimon catalog下建的表，属性要有'connector'='paimon', 'path'='xxx'，可以直接读写外部的paimon数据，删除后只是show tables无，未删元数据、数据
  • 临时表，仅flink支持，在paimon catalog下建的外部表，会话级的，会话退出后自动失效。create tempoary table t1，with属性与外部表一样
  • 系统表，表名$系统表名，如快照表$snapshots、schema表$schemas、选项表$options、审计日志表$audit_log、文件表$files

有主键表

如果定义具有主键的表，则可以在表中插入、更新或删除记录。

无主键表

1、append表
若无主键则默认是append表。流式传输只能向表中插入一条完整的记录。这种类型的表适合不需要流式更新的用例。默认是zstd压缩
CREATE TABLE my_table ( product_id BIGINT, price DOUBLE, sales BIGINT ) WITH ( 'file.compression' = 'zstd' );
流式读取：
  • 默认情况下，流式读取在第一次启动时会对表生成最新的快照，并继续读取最新的增量记录。
  • 可以指定scan.mode、scan.snapshot-id、scan.timestamp-millis或scan.file-creation-time-millis仅流式读取增量。
OLAP查询
  • 按顺序跳过数据，Paimon 默认记录清单文件中每个字段的最大值和最小值，在查询的时候，根据WHERE查询的条件，根据manifest中的统计信息做文件过滤
  • 按文件索引跳过数据
CREATE TABLE <PAIMON_TABLE> (<COLUMN> <COLUMN_TYPE> , ...) WITH ( 'file-index.bloom-filter.columns' = 'c1,c2', 'file-index.bloom-filter.c1.items' = '200' );
 
2、bucketed append表
必须指定bucket-key
CREATE TABLE my_table ( product_id BIGINT, price DOUBLE, sales BIGINT ) WITH ( 'bucket' = '8', 'bucket-key' = 'product_id' );

系统表

  • snapshots 快照表
  • manifests 清单表
  • audit_log 审计日志表，包含表的变更统计
  • schemas 表结构
  • partitions 分区
  • files 文件表
  • tags 标签表
  • ro Read-optimized表，当需要非常高的读性能且能接受较旧的数据，使用该表，读时不需要MOR，对于有主键表只读取最新的full compaction，对于无主键表，无变化
  • consumers 消费者表
  • aggregation_fields 查表的聚合字段情况
  • 全局系统表
    • sys.all_table_options
    • sys.catalog_options
    • sys.source_table_lineage
    • sys.sink_table_lineage

生态

0
 
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安装

1、打包成fat包，拷到flink/lib目录
mvn clean package -DskipTests

2、配置HADOOP_CLASSPATH或拷https://flink.apache.org/downloads.html里的预编译hadoop jar包到flink/lib

3、修改conf/config.yaml，numberOfTaskSlots: 8，比1大的值
执行
set 'execution.runtime-mode'='batch'; //批模式，跑得更快些
create catalog paimon1 with ('type'='paimon','warehouse'='file:///home/rick/data/paimon1');
use catalog paimon1;
CREATE TABLE my_table (
    product_id BIGINT,
    price DOUBLE,
    sales BIGINT
) WITH (
    'file.compression' = 'zstd'
);


CREATE TABLE MyTable (
  user_id BIGINT,
  item_id BIGINT,
  behavior STRING,
  dt STRING,
  PRIMARY KEY (dt, user_id) NOT ENFORCED
) PARTITIONED BY (dt) WITH (
  'bucket' = '4',
  'file.format' = 'parquet'
);
insert into MyTable values (1,2,'a','part1');
insert into MyTable partition (dt='part2') values (2,3,'a');


set 'execution.checkpointing.interval'='20s';
set 'execution.runtime-mode'='streaming';
--kafka
CREATE TABLE t1 (id int,name string)
WITH (
    'log.system' = 'kafka',
    'kafka.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'kafka.topic' = 'topic1'
);

重要特性

Predicate

读取时会filter过滤掉不需要读的内容
  • 读取 manifest：根据文件的 min/max、分区，执行分区和字段的 predicate，淘汰多余的文件
  • 读取文件 footer：根据 chunk 的 min/max，过滤不需要读取的 chunk
  • 读取剩下的文件以及其中的 chunks

写入

Paimon Sink 首先在内存堆的 LSM 树中缓冲新记录，并在内存缓冲区满时将它们刷新到磁盘。注意，写入的每个数据文件都是一个SortedRun。此时，不会创建清单文件和快照。就在 Flink 检查点发生之前，Paimon Sink 将flush所有遗留的缓冲记录，并向下游发送committable，该消息在检查点期间由Committer算子读取和提交。
在检查点期间，Committer算子将创建一个新的快照并将其与清单列表关联，以便快照 包含有关表中所有数据文件的信息。
稍后可能会进行异步Compaction，由 CompactManager 生成的committable包含以前文件和合并文件的信息，以便Committer算子可以构造相应的清单条目。此时Committer算子可能在 Flink 检查点期间生成两个快照，一个用于写入(Append 类型的快照) ，另一个用于压缩(Compend 类型的快照)。如果在检查点间隔期间没有写入任何数据文件，则将只创建 Compact 类型的快照。Committer算子将检查快照过期情况，并对标记的数据文件执行物理删除。
0

批查

RESET 'execution.checkpointing.interval';
SET 'execution.runtime-mode'='batch';

-- 时间旅行
-- read the snapshot with id 1L 
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('scan.snapshot-id' = '1') */; 
-- read the snapshot from specified timestamp in unix milliseconds 
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('scan.timestamp-millis' = '1678883047356') */; 
-- read tag 'my-tag' 
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('scan.tag-name' = 'my-tag') */; 
-- read the snapshot from watermark, will match the first snapshot after the watermark 
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('scan.watermark' = '1678883047356') */;

-- 批增量查，读快照a到b间的增量变更，不包含起始快照a本身
-- incremental between snapshot ids 
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('incremental-between' = '12,20') */; 
-- incremental between snapshot time mills 
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('incremental-between-timestamp' = '1692169000000,1692169900000') */; 
--批模式下，-D数据不会展示，如果想查看-D数据，可以看审计系统表 
SELECT * FROM t$audit_log /*+ OPTIONS('incremental-between' = '12,20') */;

流查

SET  'execution.checkpointing.interval'='30s';
SET 'execution.runtime-mode'='streaming';

-- 时间旅行
-- read changes from snapshot id 1L 快照1之后的增量，且包含在快照1阶段的变更
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('scan.snapshot-id' = '1') */;

-- read changes from snapshot specified timestamp
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('scan.timestamp-millis' = '1678883047356') */;

-- read snapshot id 1L upon first startup, and continue to read the changes
SELECT * FROM t /*+ OPTIONS('scan.mode'='from-snapshot-full','scan.snapshot-id' = '1') */;

流读overwrite changelog

select * from pk_part2 /*+OPTIONS('streaming-read-overwrite'='true')*/;

查询过滤优化

增强性能支持如下过滤
  • =
  • <
  • <=
  • >
  • >=
  • IN (...)
  • LIKE 'abc%'
  • IS NULL
过滤条件的字段应该在主键前缀范围内，顺序也应该一致，若有多个要用AND联接

Lookup Join维表查询

支持有主键的非分区表作为维表，维护一个本地的rocksdb cache并实时拉取最新的变更，且会下推谓词
SELECT o.order_id, o.total, c.country, c.zip FROM Orders AS o JOIN customers /*+ OPTIONS('lookup.cache-rows'='20000') */ FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proc_time AS c ON o.customer_id = c.id;

独立的compaction作业

0
 
--调用procedure 
CALL sys.compact('default.t', '', '', '', 'sink.parallelism=4') 

--调用action 
<FLINK_HOME>/bin/flink run \ 
/path/to/paimon-flink-action-0.9-SNAPSHOT.jar \ 
compact \ --warehouse s3:///path/to/warehouse \
--database test_db \
--table test_table \ 
--partition dt=20221126,hh=08 \ 
--partition dt=20221127,hh=09 \ 
--table_conf sink.parallelism=10 \ 
--catalog_conf s3.endpoint=https://****.com \ 
--catalog_conf s3.access-key=***** \
--catalog_conf s3.secret-key=*****

 

过期快照

首先删除所有标记的数据文件，并记录所有发生变更的桶。
然后删除任何变更日志文件和相关的清单。
最后，它删除快照本身并更新EARLIEST文件。
0

缩放桶

一、不停任务
alter table t1 set ('bucket'='4'); --仅修改元数据，不会自动重分布数据
set 'execution.runtime-mode'='batch';
insert overwrite t1 partition (dt='2024-05-27') select ...; --重分布数据，若直接insert into会报TableException
二、停任务
flink stop --savePointPath xxx $JOB_ID
alter table t1 set ('bucket'='4'); --仅修改元数据，不会自动重分布数据
set 'execution.runtime-mode'='batch';
insert overwrite t1 partition (dt='2024-05-27') select ...; --重分布数据，若直接insert into会报TableException
--overwrite任务完成后，用流模式重启任务
SET 'execution.runtime-mode' = 'streaming';
SET 'execution.savepoint.path' = ;
insert into t1 select ...; 

CDC集成

支持模式演化，修改的列会实时同步到paimon表且不需要重启作业。
  • mysql一张或多张表->一个paimon表
  • mysql整个数据库->一个paimon库
  • DataSteram api表->一个paimon表
  • kafka一个topic对应的一张或多张表->一个paimon表
  • kafka整个数据库->一个paimon库
mysql同步单表或多表
多表的字段会合并到一张paimon表，同名字段不重复增加
--partition_keys pt 指定分区列
--primary_keys pt,uid 指定主键
--mysql_conf database-name='source_db.+' 多shards同步
--catalog_conf paimon的catalog配置
<FLINK_HOME>/bin/flink run \ /path/to/paimon-flink-action-0.9-SNAPSHOT.jar \ mysql_sync_table \ --warehouse hdfs:///path/to/warehouse \ --database test_db \ --table test_table \ --partition_keys pt \ --primary_keys pt,uid \ --computed_column '_year=year(age)' \ --mysql_conf hostname=127.0.0.1 \ --mysql_conf username=root \ --mysql_conf password=123456 \ --mysql_conf database-name='source_db' \ --mysql_conf table-name='source_table1|source_table2' \ --catalog_conf metastore=hive \ --catalog_conf uri=thrift://hive-metastore:9083 \ --table_conf bucket=4 \ --table_conf changelog-producer=input \ --table_conf sink.parallelism=4
mysql同步整库
--including_tables test|paimon.*
--excluding_tables
--table_prefix
--table_suffix
--mode 默认是divided，每张表会生成单独的sink，若同步新表需要重启指定--fromSavepoint。可以指定combined，所有表共用一个sink，新表会自动同步无需重启
<FLINK_HOME>/bin/flink run \ /path/to/paimon-flink-action-0.9-SNAPSHOT.jar \ mysql_sync_database \ --warehouse hdfs:///path/to/warehouse \ --database test_db \ --mysql_conf hostname=127.0.0.1 \ --mysql_conf username=root \ --mysql_conf password=123456 \ --mysql_conf database-name=source_db \ --catalog_conf metastore=hive \ --catalog_conf uri=thrift://hive-metastore:9083 \ --table_conf bucket=4 \ --table_conf changelog-producer=input \ --table_conf sink.parallelism=4
kafka一个topic对应的一张或多张表同步
支持canal-cdc、debezium-cdc、maxwell-cdc、ogg-cdc，schema从topic的cdc消息中获取
--computed_column 'part=date_format(create_time,yyyy-MM-dd)'
<FLINK_HOME>/bin/flink run \ /path/to/paimon-flink-action-0.9-SNAPSHOT.jar \ kafka_sync_table \ --warehouse hdfs:///path/to/warehouse \ --database test_db \ --table test_table \ --partition_keys pt \ --primary_keys pt,uid \ --computed_column '_year=year(age)' \ --kafka_conf properties.bootstrap.servers=127.0.0.1:9020 \ --kafka_conf topic=order \ --kafka_conf properties.group.id=123456 \ --kafka_conf value.format=canal-json \ --catalog_conf metastore=hive \ --catalog_conf uri=thrift://hive-metastore:9083 \ --table_conf bucket=4 \ --table_conf changelog-producer=input \ --table_conf sink.parallelism=4
kafka整库同步：一个或多个topic同步到一个paimon库
若一个topic中有不同的schema会自动拆分到多个表
<FLINK_HOME>/bin/flink run \ /path/to/paimon-flink-action-0.9-SNAPSHOT.jar \ kafka_sync_database \ --warehouse hdfs:///path/to/warehouse \ --database test_db \ --kafka_conf properties.bootstrap.servers=127.0.0.1:9020 \ --kafka_conf topic=order\;logistic_order\;user \ --kafka_conf properties.group.id=123456 \ --kafka_conf value.format=canal-json \ --catalog_conf metastore=hive \ --catalog_conf uri=thrift://hive-metastore:9083 \ --table_conf bucket=4 \ --table_conf changelog-producer=input \ --table_conf sink.parallelism=4
 

核心属性

bucket
-1
-1是动态桶模式，大于0的数是固定桶数
  
bucket-key
  
数据根据桶key这些字段的hash值进行分发，若有多个用逗号分隔，若不指定，有主键则默认用主键字段，无主键则使用所有字段
  
primary-key
      
partition
  
分区键必须是主键的子集
分区
partition.expiration-time
  
Paimon定期检查分区的状态，并根据时间删除过期的分区
partition.expiration-check-interval
1 h
检查分区过期的间隔，比较分区时间与当前时间
partition.timestamp-formatter
    
partition.timestamp-pattern
    
file.format
      
auto-create
false
若数据目录不存在，是否自动创建
  
sequence.field
  
为主键表生成序列号的字段，序列号确定哪些数据是最新的
  
snapshot.time-retained
1 h
已完成快照的最长时间保留，对于过期的snapshot，会无法做到其之后的增量读取
  
snapshot.num-retained.min
10
要保留的已完成快照的最小数量
  
snapshot.num-retained.max
Integer.MAX_VALUE
要保留的已完成快照的最大数量
  
write-buffer-size
256 mb
在转换为磁盘sst文件前的内存使用量，增大可增加写入性能
写缓冲区
 
批量模式'execution.runtime-mode'='batch'也能提高写入性能
write-buffer-spillable
  
是否写缓冲区可溢出到磁盘，若使用对象存储则默认开启
write-buffer-spill.max-disk-size
infinite
写缓冲区溢写的最大磁盘占用容量
sink.parallelism
  
writer并行度，为优化写入性能应该最好等于bucket数
写并行度
num-sorted-run.compaction-trigger
5
触发compaction的sorted run数量，包括0级文件(一个文件一个sorted run)和高级runs(一个level一个sorted run)
合理通过SortedRun数量控制compact次数，权衡写入、读取性能和资源消耗
num-sorted-run.stop-trigger
  
触发writer停止写入的sorted run数量，会极大影响写入性能，默认是'num-sorted-run.compaction-trigger'+3
write-only
false
若为true则在write阶段忽略快照过期和compaction，与独立的compact action结合使用
解耦write和compact
write-manifest-cache
0 bytes
减少重启时与文件系统的交互，提高manifest加载初始化速度
影响重启时加载清单文件的速度
scan.manifest.parallelism
  
扫描清单文件的并行性，默认值为 CPU 处理器的大小。注意: 放大此参数将在扫描清单文件时增加内存使用。当扫描时遇到内存不足异常时，我们可以考虑缩小它
 
scan.mode
default
  • default 根据表属性判断，若有scan.timestamp-millis则是from-timestamp，scan.snapshot-id则是from-snapshot，其他情况是latest-full
  • latest-full 流模式最新全量加增量，批模式不读增量
  • full 已被推荐使用latest-full
  • latest 流模式增量，批模式最新全量
  • compacted-full 流模式最近的compaction后生成快照全量加增量，批模式不读增量
  • from-timestamp 流模式从指定时间点读增量，批模式从指定时间点读全量
  • from-file-creation-time 对于流和批处理源，生成快照并按创建时间筛选数据文件。对于流源，在第一次启动时，继续读取最新的更改。
  • from-snapshot 流模式从scan.snapshot-id指定的快照读增量，且开始阶段不产生快照，只读增量，批模式从scan.snapshot-id或scan.tag-name指定的快照读全量，不读增量
  • from-snapshot-full 流模式从scan.snapshot-id指定的快照生成新快照并读增量，读完整且增量的数据，批模式从scan.snapshot-id指定的快照读全量，不读增量
  • incremental
  
read.batch-size
1024
对orc、parquet的批量读大小，若有的行太大可适当减小
  
full-compaction.delta-commits
  
增量commit多少次后执行full compaction
注意对主键表、append-only表都有效
对于主键表，使用的是MOR来读
若想查得足够快但不需要多新的数据，指定本配置后，再配置scan.mode为compacted-full
compaction.max.file-num
50
对append-only无主键表，触发compaction的最大小文件数量
  
compaction.min.file-num
5
对append-only无主键表，若未达到此值则都不触发compaction，防止对几乎完整的文件compact，防止过于频繁的compact
  
deletion-vectors.enabled
  
开启删除向量特性可以在稍微影响写入性能的情况下，不合并文件即可获取最新的数据，可有效提高读取性能
  
continuous.discovery-interval
10 s
持续读的发现间隔
  
streaming-read-overwrite
false
是否在流模式读insert overwrite产生的变更，不能在changelog-producer为full-compaction或lookup使用
  
scan.split-enumerator.batch-size
10
在 StaticFileStoreSplitEnumerator 中，为了避免超过'akka.framesize'限制，应该为每个子任务一次分配多少个split
  
 

1、changelog-producer

  • 'full-compaction', 对比两次full compaction后的结果生成完整的changelog，频率取决于full compaction的生成间隔，成本低
    • 'changelog-producer.compaction-interval' = '' 在此时间区间内会至少运行一次full compaction，推荐3-10min时延
  • lookup 在提交数据写入前通过lookup LSM tree生成changelog文件，推荐1-3min时延，成本高
    • lookup.cache-file-retention
    • lookup.cache-max-disk-size
    • lookup.cache-max-memory-size
  • 'input' 会在存储层LSM文件之外直接持久化cdc流成changelog文件
  • 'none' 增加一个normalize单并行度高消耗算子，不会生成changelog文件

2、merge-engine

（1）deduplicate 默认
去重且保留主键的最新数据
（2）partial-update支持部分更新
双流join存储所有state成本过高但结果准确、维表join成本低但无法应对维表更新的数据，通过在存储层面支持Partial Update解决join问题
指定sequence.field无法解决多流部分更新的乱序问题，因为会互相影响，因此引入sequence-group机制，每个流都可以定义自己的sequence-group，且是真正的部分更新，指定的sequence-group字段的值为空或更小，将不更新对应的字段
'fields.g_1.sequence-group'='a,b' 若g_1为空或更小，则不更新a b两个字段
0
（3）aggregation
对除键外的所有列的数据的最近结果与新来的数据一一聚合，注意所有非主键列都要指定fields..aggregate-function表属性
CREATE TABLE MyTable ( product_id BIGINT, price DOUBLE, sales BIGINT, PRIMARY KEY (product_id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'merge-engine' = 'aggregation', 'fields.price.aggregate-function' = 'max', 'fields.sales.aggregate-function' = 'sum' );
（4）first-row
保留相同键的第一行数据，只会产生append cdc流。

7、Deletion vectors

设计是为了兼顾写入、读取的效率。该模式下，写入时会引入额外的开销（查找LSM Tree并生成对应的Deletion File），但读取时可以直接使用有删除向量的数据找回数据，避免了不同文件之间额外的merge开销。总体来说，在这种模式下，我们可以在不损失太多写入性能的情况下，获得巨大的读取性能提升。
'deletion-vectors.enabled' = 'true'
0
 

 

posted @ 2024-06-16 00:02  码以致用  阅读(148)  评论(0)  编辑  收藏  举报