医疗在线OLAP场景下基于Apache Hudi 模式演变的改造与应用

2022-12-09 21:38:09 浏览数 (1)

背景

在 Apache Hudi支持完整的Schema演变的方案中 硬核！Apache Hudi Schema演变深度分析与应用 读取方面，只完成了SQL on Spark的支持（Spark3以上，用于离线分析场景），Presto（用于在线OLAP场景）及Apache Hive（Hudi的bundle包）的支持，在正式发布版本中（Hudi 0.12.1, PrestoDB 0.277）还未支持。

在当前的医疗场景下，Schema变更发生次数较多，且经常使用Presto读取Hudi数据进行在线OLAP分析，在读到Schema变更过的表时很可能会产生错误结果，造成不可预知的损失，所以必须完善Presto在读取方面对Schema完整演变的支持。

另外用户对使用Presto对Hudi读取的实时性要求较高，之前的方案里Presto只支持Hudi的读优化方式读取。读优化的情况下，由于默认的布隆索引有如下行为：

  1. 1. insert 操作的数据，每次写入提交后能够查询到；
  2. 2. update，delete操作的数据必须在发生数据合并后才能读取到；
  3. 3. insert与（update，delete）操作 Presto 能够查询到的时间不一致；
  4. 4. 所以必须增加Presto对Hudi的快照查询支持。

由于Presto分为两个分支（Trino和PrestoDB），其中PrestoDB的正式版本已经支持快照查询模式，而Trino主线还不存在这个功能，所以优先考虑在PrestoDB上实现，我们基于Trino的方案也在开发中。

计划基于Prestodb的Presto-Hudi模块改造，设计自 RFC-44: Hudi Connector for Presto。单独的Hudi连接器可以抛开当前代码的限制，高效地进行特定优化、添加新功能、集成高级功能并随着上游项目快速发展。

术语说明

  • • read_optimized（读优化）：COW表和MOR表的ro表，只读取parquet文件的查询模式
  • • snapshot（快照）：MOR表的rt表，读取log文件和parquet并计算合并结果的查询模式

现状：

Hudi的Schema演变过程中多种引擎的表现

其中trino是以官方360版本为基础开发的本地版本，部分参考某打开状态的PR，使其支持了快照查询

Hive对Hudi支持的情况

Hive使用Hudi提供的hudi-hadoop-mr模块的InputFormat接口，支持完整schema的功能在10月28日合入Hudi主线。

Trino对Hudi支持的情况

Trino版本主线分支无法用快照模式查询。Hudi连接器最终于22年9月28日合入主线，仍没有快照查询的功能。本地版本基于Trino360主动合入社区中打开状态的PR（Hudi MOR changes），基于Hive连接器完成了快照查询能力。

PrestoDB对Hudi支持的情况

PrestoDB版本主线分支支持Hudi连接器，本身没有按列位置获取列值的功能，所以没有串列问题，并且支持快照查询模式。

改造方案

版本

  • • Hudi: 0.12.1
  • • Presto: 0.275

该模块的设计如下

读优化

Presto 会使用它自己优化的方式读parquet文件。在presto-hudi的HudiPageSourceProvider -> HudiParquetPageSources -> 最终使用presto-parquet 的 ParquetReader读取

快照

Presto 针对mor表的快照读，会使用hudi提供的huid-hadoop-mr的InputFormat接口。在presto-hudi的 HudiPageSourceProvider -> HudiRecordCursors 里创建 HoodieParquetRealtimeInputFormat -> 获取RealtimeCompactedRecordReader，基础文件使用HoodieParquetInputFormat的getRecordReader，日志文件使用HoodieMergedLogRecordScanner扫描

读优化的改造

基本思想：在presto-hudi模块的HudiParquetPageSources中，获取文件和查询的 InternalSchema ，merge后与presto里的schema列信息转换，进行查询。

具体步骤：

  1. 1. 使用TableSchemaResolver的getTableInternalSchemaFromCommitMetadata方法获取最新的完整InternalSchema
  2. 2. 使用HudiParquetPageSources类的createParquetPageSource方法传入参数regularColumns（List ），与完整InternalSchema通过InternalSchemaUtils.pruneInternalSchema方法获取剪枝后的InternalSchema
  3. 3. 通过FSUtils.getCommitTime方法利用文件名的时间戳获取commitInstantTime，再利用InternalSchemaCache.getInternalSchemaByVersionId方法获取文件的InternalSchema
  4. 4. 使用InternalSchemaMerger的mergeSchema方法，获取剪枝后的查询InternalSchema和文件InternalSchema进行merge的InternalSchema
  5. 5. 使用merge后的InternalSchema的列名list，转换为HudiParquetPageSources的requestedSchema，改变HudiParquetPageSources的getDescriptors和getColumnIO等方法逻辑的结果

实现为 https://github.com/prestodb/presto/pull/18557 （打开状态）

快照的改造

基本思想：改造huid-hadoop-mr模块的InputFormat，获取数据和查询的 InternalSchema ，将merge后的schema列信息设置为hive任务所需的属性，进行查询。

具体步骤：

1.基础文件支持完整schema演变，spark-sql的实现此处无法复用，添加转换类，在HoodieParquetInputFormat中使用转换类，根据commit获取文件schema，根据查询schema和文件schema进行merge，将列名和属性设置到job的属性里serdeConstants.LIST_COLUMNS，ColumnProjectionUtils.READ_COLUMN_NAMES_CONF_STR，serdeConstants.LIST_COLUMN_TYPES；

2.日志文件支持完整schema演变，spark-sql的实现此处可以复用。HoodieParquetRealtimeInputFormat的RealtimeCompactedRecordReader中，使用转换类设置reader对象的几个schema属性，使其复用现有的merge数据schema与查询schema的逻辑。

已经存在pr可以达到目标 https://github.com/apache/hudi/pull/6989 （合入master，0.13）

Presto的配置

${presto_home}/etc/catalog/hudi.properties，基本复制hive.properties；主要修改为

connector.name[1]=hudi

Presto的部署

此处分别为基于hudi0.12.1和prestodb的release0.275合入pr后打的包，改动涉及文件不同版本间差异不大，无需关注版本问题

分别将mor表改造涉及的包：

hudi-presto-bundle-0.12.1.jar

以及cow表改造涉及的包：

presto-hudi-0.275.1-SNAPSHOT.jar

放入${presto_home}/etc/catalog/hudi.propertiesplugin/hudi

重启presto服务

开发过程遇到的问题及解决

总结

当前已经实现PrestoDB对Hudi的快照读，以及对schema完整演变的支持，满足了大批量表以MOR的表格式快速写入数据湖，且频繁变更表结构的同时，能够准确实时地进行OLAP分析的功能。但由于Trino社区更加活跃，以前的很多功能基于Trino开发，下一步计划改造Trino，使其完整支持快照读与两种查询模式下的schema完整演变。

引用链接

[1] connector.name: http://connector.name/

hive

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