数据湖的选型(delta iceberg hudi)以及比对_iceberg与hudi哪个更多更实用

数据湖的选型

此文章只是作为文稿记录，且截止到2022年11月份

Hudi（0.12.0）支持spark 3.3.x 3.1.x

是 Hadoop Upserts Deletes and Incrementals 的简写
Hudi在华为的实践

1. clustering

• 支持常见的order以及z-order(里面以后优化https://github.com/delta-io/delta/pull/1149)、Hibert
• FileSkipping依赖于 min-max统计信息，BloomFilter，BitMap，二级索引
• DataSkipping 可以通过结合数据布局以及FileSKipping做更好的优化

2. MDT(MetaDataTable）

• 位于Hudi表的.hoodie目录
• Column_stats/BloomFilter
• 高性能的fileList
  对超大规模的数据集时，FileList是不可避免的操作，在HDFS上进行该操作还可以接受，一旦涉及到对象存储，大规模的FileList效率及其低下，Hudi引入MDT将文件
  信息直接保存下来，避免了大规模的FileList
• 有自己独立的元数据管理服务？如果有，怎么实现的？

3. 支持MOR COW
   • merge on read/copy on write
   • 快速 upsert（支持SQL）https://hudi.apache.org/docs/quick-start-guide#mergeinto
     Hudi/Iceberg/deltalake
4. 表有主键的概念
   用于定位数据的位置以便于高效的读写操作，
   具体index分 Bloom index，simple index，Hbase index, Hash index
5. 支持多种存储HDFS，OSS，S3
   和OSS的集成 https://hudi.apache.org/docs/oss_hoodie/
   和MINio的集成 https://mp.weixin.qq.com/s/jBciMVsdWmRHRjEyyckQlQ
6. 支持update upsert（merge）参考 HoodieAnalysis的 updataTable（spark把这个逻辑计划留了出来） 支持CDC CDC怎么实现的？（记录级别还是表级别）
7. datasource 是基于spark DataSource V1
8. 支持 flink sql upsert
   详见 HoodieTableSink的getSinkRuntimeProvider
9. 自己实现了小文件的合并

Iceberg（0.14.1）支持spark 3.3.x 支持 3.1.x

1. catalog
   Iceberg有catalog的概念，是对表进行管理(create，drop等)的一个组件
   目前有HiveCatalog和HadoopCatalog：

   • HiveCatalog目前的metadata文件路径存储在MetaStore路径下
     不依赖于文件系统rename的原子性
   • HadoopCatalog目前的metadata文件路径存储在同一个目录下
     依赖于文件系统的rename的原子性
   • JDBCCatalog
     通过数据库的lock来提供原子性的保证

2. 选择性问题
   数据湖Iceberg

   • 社区是出于什么考虑实现两种不兼容的Catalog？
   • 因为两者不兼容，必须选择其一作为系统唯一的Catalog，那是选择HiveCatalog还是HadoopCatalog，为什么？
   • 两种catalog的怎么做迁移？
   • 支持哪些存储？
     支持hadoopcatalog 应该就是支持oss，因为oss是套用了hadoop那一套框架？ https://help.aliyun.com/document_detail/164694.html

3. 特性

   • 支持快照的读写分离回溯，以及不绑定任何计算引擎。
   • 空间查询曲线 Tencent
     hibert Dragon Gosper z-order 等数据布局方式
   • Bit-sliced Encoded Bitmap 用来处理range 查询这种情况[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-EVTzqpVY-1681778490020)(null)]

4. 已知问题：

   • 目前还不支持CDC https://github.com/apache/iceberg/issues/3941

5. datasource 是基于spark DataSource V2的

6. 支持update，支持upsert（merge），具体看类IcebergSparkSqlExtensionsParser.replaceRowLevelCommands

   • 好像是可以，待验证 https://iceberg.apache.org/docs/latest/getting-started/#writing

7. 支持 flink sql upsert

   • 详见 flinkSink 的 chainIcebergOperators 方法
   • DeleteFile有两种方式
     1. Position Delete
        • 文件里记录的是哪个文件的第几条记录需要被删除
        • spark的MOR只支持Position Delete
     2. Equality Delete
        • 文件里记录的是过滤条件，可能读了很多文件，但是不一定被删除，即apply的速度比较慢
        • flink的 CDC 场景记录的就是这种方式
   • 两种实现方式
     1. copy on write 类似spark的overwrite
        • table scan 根据筛选条件选出所有需要更新的文件，在write阶段生成的的文件，旧的文件会被标记为删除
     2. merge on read 写的时候生成Delete文件，读的时候将Delete文件应用到DataFile中
        • 读取的时候，读取Position DeleteFile应用到旧的数据文件后，加上新生成的数据文件，最后得到更新之后的结果

8. 分区是隐藏的，在查询时不需要添加关于分区的筛选条件，建表的时候指定分区的来源（由哪个字段计算而来）

9. 需要额外的服务治理小文件,额外的服务清理过期的snapshot

10. 支持多种存储，如 S3，oss，HDFS 等

delta lake(2.1.0) 支持 3.3.x ，delta 1.0.1 支持 3.1.x

1. Change Data Feed
2. z-order
3. 幂等写入
4. 列作为元数据变更操作来删除
5. 动态分区覆盖
6. multi-part checkpoints 的实验性支持
7. 编写大型 scala 性能基准测试的框架
8. COW/ROM

• 在写的时候也会进行文件合并 参考https://blog.csdn.net/monkeyboy_tech/article/details/112234164
• 在读的时候也会进行合并 参考https://blog.csdn.net/monkeyboy_tech/article/details/112286381

9. 支持CDC

• CDC怎么实现的？
  通过持久化CDC(AddCDCFile)和非持久化CDC（update的记录）
  基于action为AddCDCFile的文件做的

10. datasource 是基于spark DataSource V2的
    https://docs.databricks.com/delta/delta-change-data-feed.html

11. 支持update 支持upsert(merge) 怎么实现的？（支持SQL） 查看DeltaAnalys规则

• api级别 https://docs.delta.io/latest/delta-update.html#upsert-into-a-table-using-merge 先删除后写入

12. 对flink的支持不太友好 （still in progress）

• 单独开的项目 https://github.com/delta-io/connectors

三者对比

Delta, Hudi, Iceberg对比

相关文章

1. hudi

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2. iceberg

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3. delta lake

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• https://appukvkryx45804.pc.xiaoe-tech.com/detail/i_63437fc9e4b0eca59c3b9327/1?fromH5=true

4. lakehouse
   https://mp.weixin.qq.com/s/R6YyR-19Vn0XTprIF8injw
   https://appukvkryx45804.h5.xiaoeknow.com/v2/course/alive/l_632180f4e4b00a4f3740e4d8?type=2&app_id=appukVkRYx45804&available=true&share_user_id=u_607a11801629e_g60oUULXet&share_type=5&scene=%E5%88%86%E4%BA%AB&share_scene=1&entry=2&entry_type=2001&state=772b18c31531e20f27880ac1e0d299ec_GE5d1O

5. 直播
   https://appukvkryx45804.h5.xiaoeknow.com/v2/course/alive/l_632180f4e4b00a4f3740e4d8?app_id=appukVkRYx45804&available=true&entry=2&entry_type=2001&scene=%E5%88%86%E4%BA%AB&share_scene=1&share_type=5&share_user_id=u_607a11801629e_g60oUULXet&type=2

6. ZOrder
   https://docs.google.com/document/d/1TYFxAUvhtYqQ6IHAZXjliVuitA5D1u793PMnzsH_3vs/edit#

7. 需要验证的问题

   • delta cdc的实现（是按照文件级别来做的变更？）
     https://docs.delta.io/latest/delta-change-data-feed.html

8. benchmark
   https://github.com/delta-io/delta/tree/master/benchmarks

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火山引擎分享
Apache Hudi
存在数据孤岛，数据可靠性非强保障， =》需要统一元数据服务
实时入湖成本高，用户理解成本高 =》表操作管理服务

华为终端分享
apache iceberg
做了很多改造