背景
互联网技术高速发展的背景下，数据已经成为各大公司的最宝贵资源之一。大数据领域经过近十年的高速发展，无论是离线计算还是实时计算、不管是数据仓库还是数据中台都已深入各大公司的各个业务。在复杂业务的背景下，迫切需要一套高效的大数据架构。以数据仓库为例，经过了几次架构升级。其中，首先诞生的一个比较成熟的流批一体架构就是Lambda架构，然后就是升级版的 Kappa 架构。
对于传统的 Lambda 架构，流与批是两条割裂的链路，维护成本高且容易出现数据不一致的情况。新的 Kappa 架构使用 Kafka 作为存储，简化了架构，但是 Kafka 的数据承载能力有限且数据格式不利于计算引擎进行数据分析。
Lambda 架构至今也是很多公司使用的成熟架构，其中令我们非常头疼的一个痛点就是，即使我们选用了 Flink Hive 的近实时的架构支持了实时读写，也会面临着一些问题的困扰。这些问题就是随着Hive中的表和分区越来越多并且对分区的实时性要求越高的时候，就会产生非常多的元数据，这对 Hive 的 Metastore 以及存储 Hive 元数据的数据库的产生很大的压力。而且，元数据过多也会导致生成查询计划变慢，严重的会影响到线上业务的稳定性。
Kappa 架构中也有令我们很头疼的痛点。其中，Kafka 本身存储成本很高且数据的保留具有时效性。如果消费端出现故障导致数据积压，那么当数据到达过期时间后就会造成数据丢失且没有被消费。这种情况的后果可能是灾难性的。
基于以上痛点，我们有没有一种可用的方案，好用的架构来解决它们呢？
答案是肯定的，这就是本文要介绍的流批一体、仓湖融合的升级架构解决方案以及高效的数据入湖配套方案。
升级架构
升级之后的架构如下，我们引入了 Iceberg。
针对 Lambda 架构，将原先的 Hive 近实时业务数据迁移到 Iceberg 中，而 Iceberg 本身的设计就可以处理元数据量大的问题；针对 Kappa 架构，对于实时性要求不高的数据存入 Iceberg 中，同时可以缩短 Kafka 的数据存储时间以满足业务的分钟级实时性需求，而对于实时性要求比较高的业务数据，同样可以通过 Iceberg 备份 Kafka 中的数据，这样既满足实时要求比较高的场景也能保留历史数据，而历史数据可用于数据重放等场景的需求。
Iceberg何以解决这些问题
- Iceberg 架构解析 从存储角度上来看 Iceberg 分为三层。最底层是具体的数据文件，中间是每次 Transaction 提交时生成的 Manifest 文件，最上层是 Snapshot 文件。Snapshot 是指每个时间点看到的整个表的全局数据。写入过程如下：
第一次 Transaction 的时候向 Iceberg 中写入了阴影部分文件的数据，读取也是读取阴影部分的数据。
第二次 Transaction 写入数据之后，读到的是新的阴影部分的数据。
依此类推，最后一次 Transaction 写入数据之后，读取到的就是上图灰白色阴影中的数据。
- Iceberg 为何可以处理大量元数据？ 总体来讲 Iceberg 分为两部分数据，第一部分是数据文件，例如下图中的 Parquet 文件，每个数据文件对应一个校验文件（.crc文件）。第二部分是表元数据文件（Metadata 文件），包含 Snapshot 文件（snap-.avro）、Manifest文件（.avro）、TableMetadata 文件（*.json）等。
Iceberg 之所以能处理能处理大量元数据，与其精巧的存储结构设计密切相关。如上图所示，Iceberg 是把 Data 和 Metadata 都维护在可扩展的分布式文件系统之中的，因此它不存在中心化元数据的问题。Hive则是把 Partition 之上的元数据维护在 Metastore 里，当 Partition 过多则会给 MYSQL 造成巨大压力，而 Partition 之内的元数据则是维护在文件内的。
- Iceberg 何以能做近实时入湖 我们以 Flink 写入 Iceberg 为例详细阐述为何 Iceberg 只能做近实时的入湖，如下图所示:
其中，IcebergStreamWriter 主要用来写入记录到对应的 Avro、Parquet 文件，生成一个对应的 Iceberg Datafile，并发送给下游算子。IcebergFilesCommitter 主要用来在 Checkpoint 到来时把所有的 DataFile 文件收集起来并提交 Transaction 到 Apache Iceberg，完成本次 Checkpoint 的数据写入。因此 Iceberg 只能做近实时的入湖：
- Iceberg 提交 Transaction 时是以文件粒度来提交的，这就无法以秒为单位提交 Transaction，否则会造成文件数量膨胀
- Flink 写入以 Checkpoint 为单位，物理数据写入 Iceberg 之后并不能直接查询，当触发了 Checkpoint 之后才会写 Metadata 文件，这时数据由不可见变为可见，Checkpoint 每次执行也会需要一定时间。
数据入湖
对于数据入湖用户可能最关心的就是数据一致性问题。数据同步链路我们可以采用 Flink，可以保证 Exactly once 的语义，当作业发生故障，能够做严格的恢复，保证数据的一致性。Iceberg 本身提供了严谨的 ACID 语义，保证了数据的流入和查询的隔离性，不会产生脏数据。本文将介绍一个比较常用的数据入湖的使用场景，MYSQL 分库分表的数据同步到 Iceberg 中的一张表中。本地实操可参考Flink CDC构建实时数据湖[1]。企业级实战请使用腾讯云流计算Oceanus[2]。
参考连接
[1] FlinkCDC构建实时数据湖: https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-2.2/content/quickstart/build-real-time-data-lake-tutorial.html [2] 腾讯云流计算Oceanus: https://cloud.tencent.com/document/product/849
