基于Apache Hudi + Flink的亿级数据入湖实践

本次分享分为5个部分介绍Apache Hudi的应用与实践

• 实时数据落地需求演进
• 基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践
• 基于Flink自定义实时数据落地实践
• 基于Flink+Hudi的应用实践
• 后续应用规划及展望

1. 实时数据落地需求演进

实时平台上线后，主要需求是开发实时报表，即抽取各类数据源做实时etl后，吐出实时指标到oracle库中供展示查询。

随着实时平台的稳定及推广开放，各种使用人员有了更广发的需求：

• 对实时开发来说，需要将实时sql数据落地做一些etl调试，数据取样等过程检查；
• 数据分析、业务等希望能结合数仓已有数据体系，对实时数据进行分析和洞察，比如用户行为实时埋点数据结合数仓已有一些模型进行分析，而不是仅仅看一些高度聚合化的报表；
• 业务希望将实时数据作为业务过程的一环进行业务驱动，实现业务闭环；
• 针对部分需求，需要将实时数据落地后，结合其他数仓数据，T - 1离线跑批出报表；

除了上述列举的主要的需求，还有一些零碎的需求。

总的来说，实时平台输出高度聚合后的数据给用户，已经满足不了需求，用户渴求更细致，更原始，更自主，更多可能的数据

而这需要平台能将实时数据落地至离线数仓体系中，因此，基于这些需求演进，实时平台开始了实时数据落地的探索实践

2. 基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践

最早开始选型的是比较流行的Spark + Hudi体系，整体落地架构如下：

这套主要基于以下考虑：

• 数仓开发不需写Scala/Java打Jar包做任务开发
• ETL逻辑能够嵌入落数据任务中
• 开发入口统一

我们当时做了通用的落数据通道，通道由Spark任务Jar包和Shell脚本组成，数仓开发入口为统一调度平台，将落数据的需求转化为对应的Shell参数，启动脚本后完成数据的落地。

3. 基于Flink自定义实时数据落地实践

由于我们当时实时平台是基于Flink，同时Spark+Hudi对于大流量任务的支持有一些问题，比如落埋点数据时，延迟升高，任务经常OOM等，因此决定探索Flink落数据的路径。

当时Flink+Hudi社区还没有实现，我们参考Flink+ORC的落数据的过程，做了实时数据落地的实现，主要是做了落数据Schema的参数化定义，使数据开发同事能shell化实现数据落地。

4. 基于Flink + Hudi的落地数据实践

Hudi整合Flink版本出来后，实时平台就着手准备做兼容，把Hudi纳入了实时平台开发内容。

先看下接入后整体架构

实时平台对各类数据源及Sink端都以各类插件接入，我们参考了HudiFlinkTable的Sink流程，将Hudi接入了我们的实时开发平台。

为了提高可用性，我们主要做了以下辅助功能;

• Hive表元数据自动同步、更新；
• Hudi schema自动拼接；
• 任务监控、Metrics数据接入等

实际使用过程如下

整套体系上线后，各业务线报表开发，实时在线分析等方面都有使用，比较好的赋能了业务，上线链路共26条，单日数据落入约3亿条左右

5. 后续应用规划及展望

后续主要围绕如下几个方面做探索

5.1 取代离线报表，提高报表实时性及稳定性

离线报表特点是 T - 1，凌晨跑数，以及报表整体依赖链路长。两个特点导致时效性不高是一个方面，另一个方面是，数据依赖链路长的情况下，中间数据出问题容易导致后续整体依赖延时，而很多异常需要等到报表任务实际跑的时候，才能暴露出来。并且跑批问题凌晨暴露，解决的时效与资源协调都是要降低一个等级的，这对稳定性准时性要求的报表是不可接受的，特别是金融公司来说，通过把报表迁移至实时平台，不仅仅是提升了报表的时效性，由于抽数及报表etl是一直再实时跑的，报表数据给出的稳定性能有一个较大的提升。这是我们Hudi实时落数据要应用的规划之一

5.2 完善监控体系，提升落数据任务稳定性

目前仅仅做到落数据任务的监控，即任务是否正常运行，有没有抛异常等等。但实际使用者更关心数据由上游到Hive整条链路的监控情况。比如数据是否有延迟，是否有背压，数据源消费情况，落数据是否有丢失，各个task是否有瓶颈等情况，总的来说，用户希望能更全面细致的了解到任务的运行情况，这也是后面的监控需要完善的目标

5.3 落数据中间过程可视化探索

这个是和上面的监控有类似的地方，用户希望确定，一条数据从数据源接进来，经过各个算子的处理，它的一些详细情况。比如这个数据是否应该被过滤，处于哪个窗口，各个算子的处理时间等等，否则对于用户，整个数据SQL处理流程是一个黑盒。