如题所述
在大数据处理的浪潮中,Apache Hudi作为湖仓一体化的基石,正在引领革新。阿里云的AnalyticDB for MySQL凭借Hudi技术构建出新一代高效的数据湖平台,专为解决客户在数据湖建设、性能、成本、运维和存储方面的挑战。Hudi的核心理念,即为Uber设计的高效处理小文件、低延迟和更新删除能力,被阿里云巧妙地应用到多表CDC全增量入湖的实践中。
阿里云在构建多表全增量入湖的过程中,吸取了业界的经验,如Spark/Flink与Hudi的单表入湖模式,但深知表与表之间的同步复杂性。为简化管理,我们选择了Flink CDC与Hudi的组合,旨在构建更短的链路、减少组件部署,降低运维成本。这个方案的优势在于它具备成熟的应用参考,使得数据消费、转换、写入和提交的流程更为流畅。
在具体操作上,我们首先从CDC消费binlog开始,数据经过格式转换后写入Hudi表,确保实时性和准确性。对于动态Schema变更,我们设计了一套Flink CDC自动重启任务的策略,通过识别DDL事件来简化管理,但可能会对性能产生一定影响。
在性能优化方面,Hudi Bucket Index和全量导入时的写放大问题得到了关注。通过调整Ckp间隔和compaction策略,以及优化Bucket数,我们提升了并发性能。增量调优则侧重于减小Stream Write buffer、调整Bucket Number,同时利用Spark作业进行Compaction,提供详尽的Metrics帮助性能分析。
尽管如此,优化过程中仍面临一些挑战,如Schema evolution的局限、多表同步资源消耗,以及重启链路的必要。团队正在探索并验证并发导入、动态Bucket Index和binlog缓存等潜在改进方案。令人欣慰的是,切换到Spark+Hudi引擎后,我们看到了性能、稳定性和扩展性的显著提升,这与团队丰富的Spark经验密切相关。
总结来说,阿里云通过Flink CDC与Hudi的集成,巧妙地解决了多表全增量入湖的问题,不仅提升了性能,还降低了运维成本。未来,我们将继续优化和分享更多的实践案例,敬请关注我们的动态。
阿里云在构建多表全增量入湖的过程中,吸取了业界的经验,如Spark/Flink与Hudi的单表入湖模式,但深知表与表之间的同步复杂性。为简化管理,我们选择了Flink CDC与Hudi的组合,旨在构建更短的链路、减少组件部署,降低运维成本。这个方案的优势在于它具备成熟的应用参考,使得数据消费、转换、写入和提交的流程更为流畅。
在具体操作上,我们首先从CDC消费binlog开始,数据经过格式转换后写入Hudi表,确保实时性和准确性。对于动态Schema变更,我们设计了一套Flink CDC自动重启任务的策略,通过识别DDL事件来简化管理,但可能会对性能产生一定影响。
在性能优化方面,Hudi Bucket Index和全量导入时的写放大问题得到了关注。通过调整Ckp间隔和compaction策略,以及优化Bucket数,我们提升了并发性能。增量调优则侧重于减小Stream Write buffer、调整Bucket Number,同时利用Spark作业进行Compaction,提供详尽的Metrics帮助性能分析。
尽管如此,优化过程中仍面临一些挑战,如Schema evolution的局限、多表同步资源消耗,以及重启链路的必要。团队正在探索并验证并发导入、动态Bucket Index和binlog缓存等潜在改进方案。令人欣慰的是,切换到Spark+Hudi引擎后,我们看到了性能、稳定性和扩展性的显著提升,这与团队丰富的Spark经验密切相关。
总结来说,阿里云通过Flink CDC与Hudi的集成,巧妙地解决了多表全增量入湖的问题,不仅提升了性能,还降低了运维成本。未来,我们将继续优化和分享更多的实践案例,敬请关注我们的动态。
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考