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构建Streaming Lakehouse：使用Paimon和Hudi的性能对比_apache paimon vs hudi

作者：我家自动化 | 2024-05-12 19:53:36

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apache paimon vs hudi

构建 Streaming Lakehouse：使用 Paimon 和 Hudi 的性能对比

一、背景信息

数据湖与传统的数据仓库相比，可以更灵活地处理各种类型的数据，并支持高度可扩展的存储，通常被用于大数据分析。为了支持准实时乃至实时的数据处理，数据湖需要能够快速地接收和存储数据（数据入湖），同时提供低延迟的查询性能以满足分析需求。

Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文将在阿里云EMR上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，然后分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。

二、集群环境

本文使用的集群环境是最新的阿里云 EMR 5.16.0，集群节点的属性如下：

  • master: 1 * ecs.g7.2xlarge 8 vCPU 32 GiB

  • core: 4 * ecs.g7.6xlarge 24 vCPU 96 GiB

使用的组件及版本如下：

  • Paimon: 0.7-SNAPSHOT（Paimon社区0.6 release版本）

  • Hudi: 0.14.0

  • Flink: 1.15

  • Spark: 3.3.1

  • OSS-HDFS: 1.0.0

本文主要由两部分组成，分别是 Paimon 和 Hudi 数据实时入湖性能测试（Flink），以及 Paimon 和 Hudi 准实时数仓全链路搭建（Flink + Spark），测试数据均存储在 EMR 的 OSS-HDFS 中。

三、数据实时入湖

数据实时入湖是数据湖格式的一个重要应用场景，也是构建实时湖仓的第一步。本节测试参考的是 paimon-cluster-benchmark。按照实际的业务情况，划分了两个具体场景：upsert 场景（数据存在更新与订正）和纯 append 场景，在两个场景上分别检验 Paimon 和 Hudi 的读写能力。

本节测试将使用 Flink 流式入湖，部署模式是 Flink Standalone 模式，Flink 配置如下，由于 TM 运行内存对测试结果影响较大，分别统计 8g/16g/20g 下的测试结果。并且由于本测试不需要用到 TM 的 managed 内存，将其设为 1m。

parallelism.default: 16
jobmanager.memory.process.size: 4g
taskmanager.numberOfTaskSlots: 1
taskmanager.memory.process.size: 8g/16g/20g
execution.checkpointing.interval: 2min
execution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints: 3
taskmanager.memory.managed.size: 1m
state.backend: rocksdb
state.backend.incremental: true
table.exec.sink.upsert-materialize: NONE

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3.1 upsert 场景

数据湖 upsert 用于更新或插入新数据。在进行 upsert 时，会检查待写的数据是否已存在于数据湖中。如果数据已存在，则更新该数据；如果数据不存在，则插入新数据。upsert 通常是基于某种唯一标识符或主键来判断数据是否已存在。

本节测试数据源由 Flink datagen 产生，随机生成主键范围为 0~100,000,000 的数据，然后使用 Flink 将数据分别流式写入 Paimon 和 Hudi 表中，并统计写入 5 亿条数据（经统计，此时单个 bucket 内的 parquet 文件总大小在 2GB 内）的总耗时。同时，我们还使用 Flink 以批读的方式读取写入的 Paimon 和 Hudi 表，并统计总耗时。

对于 upsert 场景，Paimon 选择 primary-key 表，Hudi 选择 merge-on-read 表，由于它们都支持 compaction，所以测试将进一步划分为关闭和开启 compaction。

  1. 关闭 compaction

Paimon 表的配置如下，bucket 个数与 Flink 的并行度一致，设置为 16。由于 Hudi 默认文件格式为 parquet 格式，为了与 Hudi 保持一致，后续均采用 parquet 作为文件输出格式，压缩方式统一设为 snappy。

'bucket' = '16',
'file.format' = 'parquet',
'file.compression' = 'snappy',
'write-only' = 'true'

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Hudi 表的配置如下，采用 BUCKETindex，桶个数为 16，与 Flink 并行度一致。由于 Hudi MOR 表的读取会受到参数 compaction.max_memory 的影响，将其配置为 taskmanager.memory.process.size 的一半。

'table.type' = 'MERGE_ON_READ',
'metadata.enabled' = 'false',
'index.type' = 'BUCKET',
'hoodie.bucket.index.num.buckets' = '16',
'write.operation' = 'upsert',
'write.tasks' = '16',
'hoodie.parquet.compression.codec' = 'snappy',
'read.tasks' = '16',
'compaction.schedule.enabled' = 'false',
'compaction.async.enabled' = 'false',
'compaction.max_memory' = '4096/8192/10240' -- TM process memory的一半

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测试结果如下：

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可以发现在 upsert 场景，关闭 compaction 时，Paimon 读写性能均优于 Hudi，且 Hudi 对 TM 的内存要求更高。

  1. 开启 compaction

Paimon 配置：

'bucket' = '16',
'file.format' = 'parquet',
'file.compression' = 'snappy',
'num-sorted-run.compaction-trigger' = '5' -- 默认配置

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Hudi 配置：

由于测试所需的总耗时不多（checkpoint 个数也相应较少），并且随着未 compaction 的 log 文件增加，Hudi 需要的 compaction 内存将变得更大，因此配置 compaction.delta_commits 为 2 来保证在写入期间有 compaction 执行完成。

'table.type' = 'MERGE_ON_READ',
'metadata.enabled' = 'false',
'index.type' = 'BUCKET',
'hoodie.bucket.index.num.buckets' = '16',
'write.operation' = 'upsert',
'write.tasks' = '16',
'hoodie.parquet.compression.codec' = 'snappy',
'read.tasks' = '16',
'compaction.schedule.enabled' = 'true',
'compaction.async.enabled' = 'true',
'compaction.tasks' = '16',
'compaction.delta_commits' = '2'
'compaction.max_memory' = '4096/8192/10240' -- TM process memory的一半

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测试结果如下：

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在 upsert 场景，开启 compaction 时，Paimon 读写性能均优于 Hudi。对比前面的关闭 compaction 测试，Paimon 和 Hudi 的写性能均有所下降，但读性能得到提升。

Hudi 的 compaction 比较消耗内存，运行时间较长，并且它是异步执行，当写入任务完成时，未完成的 compaction 是不会继续执行的。观察发现，当 TM 内存给到 20G 时，Hudi 仍有 4 个 delta commits 未被 compaction（即使配置了 compaction.delta_commits=2）。并且， Paimon 的 compaction 默认也不是 full compaction。因此，我们还做了以下补充测试，手动对 Paimon 和 Hudi 做一次 full compaction，然后对比读取数据的时间，结果如下：

3

3.2 append 场景

数据入湖的另一种场景是数据 append 写，比如日志入湖。

本节测试数据源同样由 Flink datagen 产生，然后使用 Flink 写入 Paimon 和 Hudi 表中，同样统计使用 Flink 写入 5 亿条数据（在 append 场景 Paimon 和 Hudi 均不需要 bucket）的总耗时；以及使用 Flink 批读已写入的 Paimon 和 Hudi 表的总耗时。

Paimon 表的配置:

'bucket' = '-1',
'file.format' = 'parquet',
'file.compression' = 'snappy'

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Hudi 表的配置：

由于单个批次数据量足够大，不存在小文件问题，因此关闭 clustering：

'table.type' = 'COPY_ON_WRITE',
'metadata.enabled' = 'false',
'write.operation' = 'insert',
'write.tasks' = '16',
'hoodie.parquet.compression.codec' = 'snappy',
'read.tasks' = '16',
'write.insert.cluster' = 'false',
'clustering.schedule.enabled' = 'false',
'clustering.async.enabled' = 'false'

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测试结果如下：

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在 append 场景，Paimon 读写性能优于 Hudi，且二者都对 TM 内存要求均不高。

四、准实时数仓

在数据入湖之后，基于数据湖格式+流式引擎的强大能力，可以进一步构建一体化实时数仓。本节将分别以 Paimon 和 Hudi 为统一存储，在经典的电商场景下搭建一套准实时数仓，数仓具体有以下几层：

  1. ODS 层：通过 Flink 的 datagen connector 产生 orders（订单表，包含原始订单信息），再通过 Flink 实时写入，作为 ODS 层。

  2. DWM 层：通过 Spark streaming 实时消费 ODS 层，产出 DWM 层 dwm_shop_users（用户-商户聚合中间表，包含中间聚合指标）。

  3. DWS 层：通过 Spark streaming 实时消费 DWM 层的 changelog 数据，构建 DWS 层 dws_users（用户聚合指标表）以及 dws_shops（商户聚合指标表）。

4.1 datagen -> ODS

该层使用 Flink 实时入湖，为了更贴近生产环境，Flink 以 Yarn Session 模式启动，同时由于数据链路的增加，为了合理分配资源，对内存和并行度做出以下调整：

yarn-session.sh -Dparallelism.default=8 \
                -Djobmanager.memory.process.size=2g \
                -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \
                -Dtaskmanager.memory.process.size=8g \
                -Dtaskmanager.memory.managed.size=1m \
                -Dexecution.checkpointing.interval=2min \
                -Dexecution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints=3 \
                -Dstate.backend=rocksdb \
                -Dstate.backend.incremental=true \
                -Dtable.exec.sink.upsert-materialize=NONE \
                --detached

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datagen 建表语句如下，rows-per-second 调整为10000

CREATE TEMPORARY TABLE datagen_orders
(
  order_name         STRING
  ,order_user_id     BIGINT
  ,order_shop_id     BIGINT
  ,order_product_id  BIGINT
  ,order_fee         DECIMAL(20, 2)
  ,order_state       INT
)
WITH (
  'connector' = 'datagen'
  ,'rows-per-second' = '10000'
  ,'fields.order_user_id.kind' = 'random'
  ,'fields.order_user_id.min' = '1'
  ,'fields.order_user_id.max' = '10000'
  ,'fields.order_shop_id.kind' = 'random'
  ,'fields.order_shop_id.min' = '1'
  ,'fields.order_shop_id.max' = '10000'
  ,'fields.order_product_id.kind' = 'random'
  ,'fields.order_product_id.min' = '1'
  ,'fields.order_product_id.max' = '1000'
  ,'fields.order_fee.kind' = 'random'
  ,'fields.order_fee.min' = '0.1'
  ,'fields.order_fee.max' = '10.0'
  ,'fields.order_state.kind' = 'random'
  ,'fields.order_state.min' = '1'
  ,'fields.order_state.max' = '5'
);

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Paimon 建表和写入语句如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS paimon_catalog.order_dw.ods_orders
(
  order_id           STRING
  ,order_name        STRING
  ,order_user_id     BIGINT
  ,order_shop_id     BIGINT
  ,order_product_id  BIGINT
  ,order_fee         DECIMAL(20, 2)
  ,order_create_time TIMESTAMP(3)
  ,order_update_time TIMESTAMP(3)
  ,order_state       INT
)
WITH (
  'bucket' = '-1',
  'file.format' = 'parquet',
  'file.compression' = 'snappy'
);

INSERT INTO paimon_catalog.order_dw.ods_orders
SELECT
  UUID() AS order_id
  ,order_name
  ,order_user_id
  ,order_shop_id
  ,order_product_id
  ,order_fee
  ,NOW() AS order_create_time
  ,NOW() AS order_update_time
  ,order_state
FROM datagen_orders;

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Hudi 建表和写入语句如下：

create TEMPORARY table ods_orders
(
  order_id           STRING
  ,order_name        STRING
  ,order_user_id     BIGINT
  ,order_shop_id     BIGINT
  ,order_product_id  BIGINT
  ,order_fee         DECIMAL(20, 2)
  ,order_create_time TIMESTAMP(3)
  ,order_update_time TIMESTAMP(3)
  ,order_state       INT
)
WITH (
    'connector' = 'hudi'
    ,'path' = '/xxx/hudi/order_dw.db/ods_orders'
    ,'precombine.field' = 'order_update_time'
    ,'table.type' = 'COPY_ON_WRITE'
    ,'hoodie.database.name' = 'order_dw'
    ,'hoodie.table.name' = 'ods_orders'
    ,'hoodie.datasource.write.recordkey.field' = 'order_id'
    ,'metadata.enabled' = 'false'
    ,'write.operation' = 'insert'
    ,'write.tasks' = '8'
    ,'hoodie.parquet.compression.codec' = 'snappy'
    ,'write.insert.cluster' = 'false'
    ,'clustering.schedule.enabled' = 'false'
    ,'clustering.async.enabled' = 'false'
)
;

INSERT INTO ods_orders
SELECT
  UUID() AS order_id
  ,order_name
  ,order_user_id
  ,order_shop_id
  ,order_product_id
  ,order_fee
  ,NOW() AS order_create_time
  ,NOW() AS order_update_time
  ,order_state
FROM datagen_orders;

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4.2 ODS -> DWM

对于 Paimon 表，依靠其本身的聚合引擎能力，通过简单的配置（merge-engine）即可方便地聚合消费 pv 和总金额，从而构建用户-商户聚合中间表。同时由于下游需要读取 changelog，配置 changelog-producer 为 lookup。

CREATE TABLE paimon_catalog.order_dw.dwm_shop_users
(
  shop_id  BIGINT
  ,user_id BIGINT
  ,ds      STRING COMMENT '小时'
  ,pv      BIGINT COMMENT '该小时内，该用户在该商户的消费次数'
  ,fee_sum DECIMAL(20, 2) COMMENT '该小时内，该用户在该商户的消费总金额'
)
tblproperties (
  'primary-key' = 'shop_id, user_id, ds'
  ,'bucket' = '8'
  ,'changelog-producer' = 'lookup'
  ,'file.format' = 'parquet'
  ,'file.compression' = 'snappy'
  ,'merge-engine' = 'aggregation'
  ,'fields.pv.aggregate-function' = 'sum'
  ,'fields.fee_sum.aggregate-function' = 'sum'
  ,'metadata.stats-mode' = 'none'
);

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Paimon Spark Streaming 作业示例代码如下：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{date_format, lit}

object PaimonOds2DwmJob {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
    val sourceLocation = "/xxx/paimon/order_dw.db/ods_orders"
    val targetLocation = "/xxx/paimon/order_dw.db/dwm_shop_users"
    val checkpointDir = "/xxx/paimon/order_dw.db/dwm_shop_users_checkpoint"
    import spark.implicits._

    spark.readStream
      .format("paimon")
      .load(sourceLocation)
      .select(
        $"order_shop_id",
        $"order_user_id",
        date_format($"order_create_time", "yyyyMMddHH").alias("ds"),
        lit(1L),
        $"order_fee"
      )
      .writeStream
      .format("paimon")
      .option("checkpointLocation", checkpointDir)
      .start(targetLocation)
    
    spark.streams.awaitAnyTermination()
  }
}

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对于 Hudi 表，想要实现类似的聚合操作，则需要依赖于自定义 Payload 或者 Merger 来实现，本文采用自定义 merger 实现，对 key 相同的记录的 uv、pv、fee_sum 字段进行聚合，核心逻辑如下：

public class OrdersLakeHouseMerger extends HoodieAvroRecordMerger {
  @Override
  public Option<Pair<HoodieRecord, Schema>> merge(HoodieRecord older, Schema oldSchema, HoodieRecord newer, Schema newSchema, TypedProperties props) throws IOException {
    // ...
    Object oldData = older.getData();
    GenericData.Record oldRecord = (oldData instanceof HoodieRecordPayload)
        ? (GenericData.Record) ((HoodieRecordPayload) older.getData()).getInsertValue(oldSchema).get()
        : (GenericData.Record) oldData;

    Object newData = newer.getData();
    GenericData.Record newRecord = (newData instanceof HoodieRecordPayload)
        ? (GenericData.Record) ((HoodieRecordPayload) newer.getData()).getInsertValue(newSchema).get()
        : (GenericData.Record) newData;

    // merge uv
    if (HoodieAvroUtils.getFieldVal(newRecord, "uv") != null && HoodieAvroUtils.getFieldVal(oldRecord, "uv") != null) {
      newRecord.put("uv", (Long) oldRecord.get("uv") + (Long) newRecord.get("uv"));
    }

    // merge pv
    if (HoodieAvroUtils.getFieldVal(newRecord, "pv") != null && HoodieAvroUtils.getFieldVal(oldRecord, "pv") != null) {
      newRecord.put("pv", (Long) oldRecord.get("pv") + (Long) newRecord.get("pv"));
    }

    // merge fee_sum
    if (HoodieAvroUtils.getFieldVal(newRecord, "fee_sum") != null && HoodieAvroUtils.getFieldVal(oldRecord, "fee_sum") != null) {
      BigDecimal l = new BigDecimal(new BigInteger(((GenericData.Fixed) oldRecord.get("fee_sum")).bytes()), 2);
      BigDecimal r = new BigDecimal(new BigInteger(((GenericData.Fixed) newRecord.get("fee_sum")).bytes()), 2);
      byte[] bytes = l.add(r).unscaledValue().toByteArray();
      byte[] paddedBytes = new byte[9];
      System.arraycopy(bytes, 0, paddedBytes, 9 - bytes.length, bytes.length);
      newRecord.put("fee_sum", new GenericData.Fixed(((GenericData.Fixed) newRecord.get("fee_sum")).getSchema(), paddedBytes));
    }
    HoodieAvroIndexedRecord hoodieAvroIndexedRecord = new HoodieAvroIndexedRecord(newRecord);
    return Option.of(Pair.of(hoodieAvroIndexedRecord, newSchema));
  }
}

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Hudi Spark Streaming 作业示例代码如下，由于下游需要读取 changelog，配置 hoodie.table.cdc.enabled 为 true。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{date_format, lit}

object Ods2DwmJob {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
    val sourceLocation ="/xxx/hudi/order_dw.db/ods_orders"
    val targetLocation = "/xxx/hudi/order_dw.db/dwm_shop_users"
    val checkpointDir = "/xxx/hudi/order_dw.db/dwm_shop_users_checkpoint"

    import spark.implicits._

    spark.readStream
      .format("hudi")
      .load(sourceLocation)
      .select(
        $"order_shop_id".alias("shop_id"),
        $"order_user_id".alias("user_id"),
        date_format($"order_create_time", "yyyyMMddHH").alias("ds"),
        lit(1L).alias("pv"),
        $"order_fee".alias("fee_sum")
      )
      .writeStream
      .format("hudi")
      .option("hoodie.datasource.write.table.type", "COPY_ON_WRITE")
      .option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "shop_id, user_id, ds")
      .option("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ds")
      .option("hoodie.database.name", "order_dw")
      .option("hoodie.table.name", "dwm_shop_users")
      .option("hoodie.metadata.enable", "false")
      .option("hoodie.index.type", "BUCKET")
      .option("hoodie.bucket.index.num.buckets", "8")
      .option("hoodie.datasource.write.operation", "upsert")
      .option("hoodie.datasource.write.record.merger.impls", "org.apache.hudi.common.model.merger.OrdersLakeHouseMerger")
      .option("hoodie.parquet.compression.codec", "snappy")
      .option("hoodie.table.cdc.enabled", "true")
      .option("hoodie.table.cdc.supplemental.logging.mode", "data_before_after")
      .option("checkpointLocation", checkpointDir)
      .start(targetLocation)
    
    spark.streams.awaitAnyTermination()
  }
}

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最后将作业分别提交任务到 yarn：

spark-submit --class Ods2DwmJob \
             --master yarn \
             --deploy-mode cluster \
             --name PaimonOds2DwmJob \
             --conf spark.driver.memory=2g \
             --conf spark.driver.cores=2 \
             --conf spark.executor.instances=4 \
             --conf spark.executor.memory=16g \
             --conf spark.executor.cores=2 \
             --conf spark.yarn.submit.waitAppCompletion=false \
             ./paimon-spark-streaming-example.jar

spark-submit --class Ods2DwmJob \
             --master yarn \
             --deploy-mode cluster \
             --name HudiOds2DwmJob \
             --conf spark.driver.memory=2g \
             --conf spark.driver.cores=2 \
             --conf spark.executor.instances=4 \
             --conf spark.executor.memory=16g \
             --conf spark.executor.cores=2 \
             --conf spark.yarn.submit.waitAppCompletion=false \
             --conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer \
             --conf spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension \
             --conf spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog \
             ./hudi-spark-streaming-example.jar

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  • 性能对比

在上述资源下，当作业稳定运行 100 个 batch（3小时左右）后的 Streaming 作业 UI 如下：

此时，Paimon 单个 batch 写入时间为 40s 左右

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Hudi 单个 batch 写入时间为 65s 左右

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4.3 DWM -> DWS

Paimon SparkSQL 建表语句如下，仍然配置聚合引擎对指定字段进行聚合：

CREATE TABLE paimon_catalog.order_dw.dws_users
(
  user_id  BIGINT
  ,ds      STRING COMMENT '小时'
  ,fee_sum DECIMAL(20, 2) COMMENT '该小时内，该用户的消费总金额'
)
tblproperties (
  'primary-key' = 'user_id, ds'
  ,'bucket' = '8'
  ,'merge-engine' = 'aggregation'
  ,'fields.fee_sum.aggregate-function' = 'sum'
);

CREATE TABLE paimon_catalog.order_dw.dws_shops
(
  shop_id  BIGINT
  ,ds      STRING COMMENT '小时'
  ,uv      BIGINT COMMENT '该小时内，该商户的消费总人数'
  ,pv      BIGINT COMMENT '该小时内，该商户的消费总次数'
  ,fee_sum DECIMAL(20, 2) COMMENT '该小时内，该商户的消费总金额'
)
tblproperties (
  'primary-key' = 'shop_id, ds'
  ,'bucket' = '8'
  ,'merge-engine' = 'aggregation'
  ,'fields.uv.aggregate-function' = 'sum'
  ,'fields.pv.aggregate-function' = 'sum'
  ,'fields.fee_sum.aggregate-function' = 'sum'
);

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Paimon Spark Streaming Dwm2DwsJob 如下，由于需要流读上游 changelog，配置 read.changelog 为 true。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{lit, when}

object Dwm2DwsJob {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
    val sourceLocation = "/xxx/paimon/order_dw.db/dwm_shop_users"
    val targetLocation1 = "/xxx/paimon/order_dw.db/dws_users"
    val checkpointDir1 = "/xxx/paimon/order_dw.db/dws_users_checkpoint"
    val targetLocation2 = "/xxx/paimon/order_dw.db/dws_shops"
    val checkpointDir2 = "/xxx/paimon/order_dw.db/dws_shops_checkpoint"
    
    import spark.implicits._

    val df = spark.readStream
      .format("paimon")
      .option("read.changelog", "true")
      .load(sourceLocation)

    df.select(
      $"user_id",
      $"ds",
      when($"_row_kind" === "+I" || $"_row_kind" === "+U", $"fee_sum")
        .otherwise($"fee_sum" * -1)
        .alias("fee_sum"))
      .writeStream
      .format("paimon")
      .option("checkpointLocation", checkpointDir1)
      .start(targetLocation1)

    df.select(
      $"shop_id",
      $"ds",
      when($"_row_kind" === "+I" || $"_row_kind" === "+U", lit(1L)).otherwise(lit(-1L)).alias("uv"),
      when($"_row_kind" === "+I" || $"_row_kind" === "+U", $"pv").otherwise($"pv" * -1).alias("pv"),
      when($"_row_kind" === "+I" || $"_row_kind" === "+U", $"fee_sum")
        .otherwise($"fee_sum" * -1)
        .alias("fee_sum")
      .writeStream
      .format("paimon")
      .option("checkpointLocation", checkpointDir2)
      .start(targetLocation2)
    
    spark.streams.awaitAnyTermination()
  }
}

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Hudi Spark Streaming Dwm2DwsJob 如下，可复用上一层定义的 Merger。由于 Hudi 也需要流读 changelog，配置 hoodie.datasource.query.type 为 incremental 以及 hoodie.datasource.query.incremental.format 为 cdc。Hudi 的 changelog 格式和 Paimon 不同，数据处理逻辑和 Paimon 略有不同。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{col, get_json_object, lit, when}
import org.apache.spark.sql.types.{DecimalType, LongType}

object Dwm2DwsJob {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
    val sourceLocation ="/xxx/hudi/order_dw.db/dwm_shop_users"
    val targetLocation1 = "/xxx/hudi/order_dw.db/dws_users"
    val checkpointDir1 = "/xxx/hudi/order_dw.db/dws_users_checkpoint"
    val targetLocation2 = "/xxx/hudi/order_dw.db/dws_shops"
    val checkpointDir2 = "/xxx/hudi/order_dw.db/dws_shops_checkpoint"

    import spark.implicits._

    val df = spark.readStream
      .format("hudi")
      .option("hoodie.datasource.query.type", "incremental")
      .option("hoodie.datasource.query.incremental.format", "cdc")
      .load(sourceLocation)

    df.select(
      get_json_object($"after", "$.user_id").cast(LongType).alias("user_id"),
      get_json_object($"after", "$.ds").alias("ds"),
      when(get_json_object($"before", "$.fee_sum").isNotNull, get_json_object($"after", "$.fee_sum").cast(DecimalType(20, 2)) - get_json_object($"before", "$.fee_sum").cast(DecimalType(20, 2)))
        .otherwise(get_json_object($"after", "$.fee_sum").cast(DecimalType(20, 2)))
        .alias("fee_sum"))
      .writeStream
      .format("hudi")
      .option("hoodie.datasource.write.table.type", "COPY_ON_WRITE")
      .option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "user_id, ds")
      .option("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ds")
      .option("hoodie.database.name", "order_dw")
      .option("hoodie.table.name", "dws_users")
      .option("hoodie.metadata.enable", "false")
      .option("hoodie.index.type", "BUCKET")
      .option("hoodie.bucket.index.num.buckets", "8")
      .option("hoodie.datasource.write.operation", "upsert")
      .option("hoodie.datasource.write.record.merger.impls", "org.apache.hudi.common.model.merger.OrdersLakeHouseMerger")
      .option("hoodie.parquet.compression.codec", "snappy")
      .option("checkpointLocation", checkpointDir1)
      .start(targetLocation1)

    df.select(
      get_json_object($"after", "$.shop_id").cast(LongType).alias("shop_id"),
      get_json_object($"after", "$.ds").alias("ds"),
      when(get_json_object($"before", "$.fee_sum").isNotNull, lit(0L)).otherwise(lit(1L)).alias("uv"),
      when(get_json_object($"before", "$.fee_sum").isNotNull, get_json_object($"after", "$.pv").cast(LongType) - get_json_object($"before", "$.pv").cast(LongType))
        .otherwise(get_json_object($"after", "$.pv").cast(LongType))
        .alias("pv"),
      when(get_json_object($"before", "$.fee_sum").isNotNull, get_json_object($"after", "$.fee_sum").cast(DecimalType(20, 2)) - get_json_object($"before", "$.fee_sum").cast(DecimalType(20, 2)))
        .otherwise(get_json_object($"after", "$.fee_sum").cast(DecimalType(20, 2)))
        .alias("fee_sum"))
      .writeStream
      .format("hudi")
      .option("hoodie.datasource.write.table.type", "COPY_ON_WRITE")
      .option("hoodie.datasource.write.recordkey.field", "shop_id, ds")
      .option("hoodie.datasource.write.precombine.field", "ds")
      .option("hoodie.database.name", "order_dw")
      .option("hoodie.table.name", "dws_shops")
      .option("hoodie.metadata.enable", "false")
      .option("hoodie.index.type", "BUCKET")
      .option("hoodie.bucket.index.num.buckets", "8")
      .option("hoodie.datasource.write.operation", "upsert")
      .option("hoodie.datasource.write.record.merger.impls", "org.apache.hudi.common.model.merger.OrdersLakeHouseMerger")
      .option("hoodie.parquet.compression.codec", "snappy")
      .option("checkpointLocation", checkpointDir2)
      .start(targetLocation2)
    
    spark.streams.awaitAnyTermination()
  }
}

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最后将作业分别提交任务到 yarn：

spark-submit --class Dwm2DwsJob \
             --master yarn \
             --deploy-mode cluster \
             --name PaimonDwm2DwsJob \
             --conf spark.driver.memory=2g \
             --conf spark.driver.cores=2 \
             --conf spark.executor.instances=4 \
             --conf spark.executor.memory=8g \
             --conf spark.executor.cores=2 \
             --conf spark.yarn.submit.waitAppCompletion=false \
             ./paimon-spark-streaming-example.jar

spark-submit --class Dwm2DwsJob \
             --master yarn \
             --deploy-mode cluster \
             --name HudiDwm2DwsJob \
             --conf spark.driver.memory=2g \
             --conf spark.driver.cores=2 \
             --conf spark.executor.instances=4 \
             --conf spark.executor.memory=8g \
             --conf spark.executor.cores=2 \
             --conf spark.yarn.submit.waitAppCompletion=false \
             --conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer \
             --conf spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension \
             --conf spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog \
             ./hudi-spark-streaming-example.jar

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  • 性能对比

在上述资源下，当作业稳定运行 100 个 batch（3 小时左右）后的 Streaming 作业 UI（以 dws_shops 表为例）如下：

此时，Paimon 单个 batch 写入时间为 10s 左右

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Hudi 单个 batch 写入时间为 13s 左右

8

4.4 SparkSQL 查询

在该场景下，我们可以查询 DWM 层的 dwm_shop_users 表作为其他业务场景的上游表，也可以查询 DWS 层数据直接用于应用分析或者报表展示，使用如下两个 SQL 查询：

-- SparkSQL 查询 ods_orders
select order_id, order_user_id, order_shop_id, order_fee, order_create_time
from order_dw.ods_orders 
order by order_create_time desc limit 10;

-- SparkSQL 查询 dws_shops
select shop_id, ds, uv, pv, fee_sum 
from order_dw.dws_shops 
where ds = '2023120100' order by ds, shop_id limit 10;

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五、总结

  1. 在实时入湖场景中，Paimon 具有比 Hudi 更强的读写性能，并且对内存的需求更小。

  2. 在数仓 DWM、DWS 层构建过程中，由于 Paimon 内置了 mergeFunction 功能，可以通过配置参数直接构建聚合指标，而 Hudi 需要通过手动编写自定义 Payload 或者 Merger 来实现。

  3. 在基于 Spark 构建的准实时数仓的各层链路中，Paimon 计算单个 batch 的耗时均比 Hudi 更短。

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