Iceberg+Amoro+CloudEon体验云原生数据湖_amoro介绍

组件版本

Kubernetes 1.21.5
cloudeon 1.2.0
Iceberg 1.2.1
Amoro 0.5.0
Spark 3.2.3
Flink 1.15.4
Hadoop 3.3.4

在Kubernetes上搭建大数据基础环境

之前的文章有介绍过怎么在Kubernetes上快速搭建大数据基础环境，这里就不重复介绍了。安装完后，可以看到如下图各个基础服务都启动完成。

安装Amoro

Amoro是一个开源的数据湖管理系统。在安装Amoro之前，需要选择要安装的服务和节点，并准备好MySQL数据库。
选择安装服务 分配角色实例到指定节点安装 修改初始化配置，需要填写mysql信息，数据库得提前自行准备好 安装成功 可以用在Kubernetes集群上看到对应的pod

开启Iceberg支持

Iceberg是一个数据湖开源项目，用于管理大规模数据的表格式。要在Cloudeon上启用Iceberg支持，需要配置相应的参数。
Spark开启Iceberg插件：

Flink开启Iceberg插件：

HDFS上创建Iceberg数据目录

为了使用Iceberg，需要在HDFS上创建Iceberg的数据目录。
连接hdfs-namenode的pod shell，在hdfs上创建Iceberg的数据目录/Iceberg/warehouse

Amoro上托管Iceberg

在Amoro中，您可以托管Iceberg表，实现数据湖表的管理和自优化。
打开Amoro服务页面，默认密码是admin/admin

配置catalog托管Iceberg。
这里需要上传cloudeon安装的hdfs服务的core-site.xml和hdfs-site.xml文件。
选择外部Catalog，metadata选择hadoop。
需要设置属性warehouse=/Iceberg/warehouse。

配置Optimizer Group，先要添加group 选择FlinkContainer，需要手动设置参数taskmanager.memory和jobmanager.memory 设置scale out，配置并行度，点击确定后，Amoro会启动一个Flink作业并提交到YARN上 等待一会，可以看到Optimizers识别到了YARN上的Flink作业也可以看到在YARN上看到Flink作业正在运行了

Flink生成流式数据写入Iceberg

使用Flink SQL，可以生成流式数据并将其写入Iceberg表。
连接Flink-history的pod shell，启动Flink standalone集群，生成一些测试数据。
standalone集群启动成功后，启动sql-client。

sql-client.sh
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打开后，输入脚本测试。

CREATE CATALOG iceberg_catalog WITH (
  'type'='iceberg',
    'catalog-type'='hadoop',
      'warehouse'='hdfs:///iceberg/warehouse'
      );
CREATE TABLE datagen_v1 (
 id INT,
  user_id INT,
   city STRING,
    cost double,
     order_time TIMESTAMP
     ) WITH (
      'connector' = 'datagen',
       'rows-per-second'='5',
        'fields.id.kind'='sequence',
         'fields.id.start'='1',
          'fields.id.end'='1000',
           'fields.cost.min'='1',
            'fields.cost.max'='1000',
             'fields.city.length'='10'
             );


CREATE TABLE `iceberg_catalog`.`default`.`order` (
    id BIGINT COMMENT 'unique id',
        user_id BIGINT,
            city STRING,
                cost DOUBLE,
                   order_time TIMESTAMP,
                      PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
                      ) WITH (
                          'format-version'='2', 
                              'write.upsert.enabled'='true',
                                  'write.metadata.metrics.default'='full'
                                  );
SET execution.checkpointing.interval = '30s';

insert into `iceberg_catalog`.`default`.`order`  select * from datagen_v1;
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这段脚本执行完后，会创建Iceberg表，并在hdfs上创建存储目录，Flink会不断插入测试数据到Iceberg表中。

Spark写入数据

Spark也可以用于写入数据到Iceberg表。
连接Spark-thriftserver的对外暴露的端口，使用DBeaver连接后进行操作

set `spark.sql.iceberg.handle-timestamp-without-timezone`=`true` ;


insert into `default`.`order` values(9990,1,'beijing',200,timestamp("2023-09-01 12:31:00")),(9991,2,'shanghai',322,timestamp("2023-09-01 12:32:00")),(9992,3,'beijing',100,timestamp("2023-09-01 12:33:00"));

select * from `default`.`order` WHERE id >9000;

UPDATE   `default`.`order` set cost= cost+1000  WHERE id >9000;
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Amoro自动优化Iceberg表

Amoro能够自动优化Iceberg表的性能，包括文件存储优化。可以通过Amoro的界面查询Iceberg表的schema信息和文件信息，以查看优化效果。也可以通过Web终端查询Iceberg的数据。

打开Amoro，可以看到order表详情。

Amoro会自动优化表存储的文件

也可以通过Amoro的web终端进行查询Iceberg的表。

set `spark.sql.iceberg.handle-timestamp-without-timezone`=`true` ;
select * from `default`.`order`;
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Amoro的web终端内置使用的是Sparksql，用的是local模式。
Amoro也支持web终端对接kyuubi，后面可以试试。

总结

通过使用Cloudeon、Iceberg、Flink、Spark和Amoro，您可以轻松地在Kubernetes上构建一个强大的大数据基础环境。这个环境不仅支持流式数据生成和处理还有批处理，还能借助Amoro实现数据湖表的自动优化性能，为大数据应用提供了可靠的基础设施。