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基于Apache Hudi 和 Apache Spark Sql 的近实时数仓架构之宽表建设

前言

无论是在 

lamda

架构还是 

kappa

架构中，实时计算通常是使用 

flink+mq

来实现的，而在这些场景中涉及到多张表 

join

时，一般我们的使用方法是多张流表 

join

如：

Regular Join

、

Interval Join

，或者流表 

+

维表的方式 

join

如：

Temporal join

。但无论是那种方式都会存在一些问题，比如窗口开的过小，数据晚到导致数据丢失。窗口开的过大，内存占用过高，成本高，有被打爆的风险。上篇文章介绍了我们使用 

Apache Spark Sql + Apache Hudi

做的近实时数仓架构，在这里主要讲下 

Apache Spark Sql + Apache Hudi

在近实时数仓建设时遇到多表 

join

怎么以宽表部分列更新的方式解决离线数仓高延迟 

join

。

Apache Hudi 部分列更新特性

目前最新版本的 

Apache Hudi （0.12.2）

内置了很多 

payload

，通过 

payload

我们可以实现复杂场景下定制化的数据写入方式，大大增加了数据处理的灵活性，比如本片文章我们要介绍的部分列更新功能。

要使用部分列更新的 

payload

，在建表时我们需要配置以下参数

createtable bi_ods_real.ods_hudi_test (
  id int,
  name string,
  price double,
  gmt_modified bigint)using hudi
tblproperties (type='mor',
  primaryKey ='id',
  preCombineField ='gmt_modified',
  hoodie.compaction.payload.class='org.apache.hudi.common.model.PartialUpdateAvroPayload',
  hoodie.datasource.write.payload.class='org.apache.hudi.common.model.PartialUpdateAvroPayload');
  • primaryKey ： 为该表的主键，必须要配置，可以自己根据业务自定义配置
  • preCombineField：预合并字段，在插入前进行数据去重时，根据 preCombineField 判断多条相同的 primaryKey 记录哪条数据为最新的数据
  • hoodie.compaction.payload.class： 必须指定部分列更新类org.apache.hudi.common.model.PartialUpdateAvroPayload
  • hoodie.datasource.write.payload.class： 必须指定部分列更新类org.apache.hudi.common.model.PartialUpdateAvroPayload

增加以上配置后，我们对该表进行如下操作

insertinto bi_ods_real.ods_hudi_test values(1,'电视机',1999,0);>1    电视机    1999.00insertinto bi_ods_real.ods_hudi_test values(1,null,2000,1);>1    电视机    2000.01insertinto bi_ods_real.ods_hudi_test values(1,'电视机二代',null,2);>1    电视机二代    2000.02

通过上面的命令和其对应表数据可以看出，将不需要更新的列的值设置为 

null

，我们即可实现了表的部分列更新。

Tip

: 需要注意的是这里的 

insert into

命令并不是执行插入操作，在不配置任何参数时会自动转换为 

upsert

操作

Apache Hudi 使用 Spark sql 读取表的数据

使用 

spark

读取 

hudi

表数据有多种方式，但是使用 

spark sql

读取增量数据时一直没有支持。所以我新增了几种读取方式，其它方式有一些局限性，在这里只介绍我当前一直使用的 

call copy_to_temp_view

在这里插入图片描述

参数介绍

  • table : 要读取的 hudi 表
  • query_type: 读取方式，支持快照读(snapshot),增量读(incremental)和读优化(read_optimized)`
  • view_name : 将 hudi表数据注册的临时视图名称，自定义即可
  • begin_instance_time : 当 query_type='incremental' 时，配置的起始时间
  • end_instance_time: 当 query_type='incremental' 时，配置的结束时间
  • as_of_instant : 当 query_type='snapshot' 时，配置的时间旅行的时间
  • replace : 当 spark session 中存在相同的 view_name 时，是否要替换旧的
  • global : 是否配置注册为跨 spark session 的临时视图表

该命令可以将 

hudi

表的注册到 

spark session

临时视图表

具体使用方式如下:

# read snapshot data from hudi tablecall copy_to_temp_view(table=>'$tableName',view_name=>'$viewName',query_type=>'snapshot',as_of_instant=>'20221018055647688')select*from $viewName

# read incremental data from hudi tablecall copy_to_temp_view(table=>'$tableName',view_name=>'$viewName',query_type=>'incremental',begin_instance_time=>'20221018055647688')select*from $viewName

# read read_optimized data from hudi table call copy_to_temp_view(table=>'$tableName',view_name=>'$viewName',query_type=>'read_optimized')select*from $viewName

近实时宽表建设之主键一致

在这里插入图片描述

在上图中，我们有两个维表，用户基本属性表和用户扩展属性表，并且它们的主键相同。在近实时场景中，我们需要将其合并成一个用户属性宽表，此时我们应该如何来做呢？

假设我们已经使用 

spark + hudi

完成了 

ods

层的近实时数据抽取， 宽表如果使用离线全量计算的思想时，我们可能会使用如下方式

//创建宽表create external tableifnotexists bi_dw.dim_user (
    user_id               string  comment'用户id',
    user_attr  string  comment'用户基本属性',
    user_ext_attr  string  comment'用户扩展属性1',
    user_ext_attr2  string  comment'用户扩展属性2',)comment'用户宽表' 
partitioned by(dt  string  comment'按天分区') 
stored as parquet 
location '/tmp/bi/bi_dw/dim_user';// 获取用户基本属性表当天最新数据withuseras(select user_id ,user_attr from bi_ods.ods_user where dt='${yyyymmdd}'),// 获取用户扩展属性表当天最新数据
user_ext as(select user_id ,user_ext_attr,user_ext_attr2 from bi_ods.ods_user_ext where dt='${yyyymmdd}')//更新用户宽表最新数据insert overwrite table bi_dw.dim_user PARTITION(dt ='${yyyymmdd}')selectuser.user_id,user.user_attr,user_ext.user_ext_attr,user_ext.user_ext_attr2
fromuserleftjoin
    user_ext
onuser.user_id=user_ext.user_id

通过上面的 

ETL SQL

，我们就使用离线全量计算的思想完成了用户宽表的更新。但是该种方式有很多弊端，比如 （1）：近实时计算在调度上一般为 

5-30

分钟一次，上面 

SQL

每次走的都是全量

insert overwrite

，当主表数据量过大时，可能在一个调度周期内任务未执行完成，导致数据计算延迟 （2）：无论维表数据是否变更，全量 

insert overwrite

都存在，造成资源浪费

那么在使用 

spark + hudi

的近实时计算时怎么处理该场景呢？

//新建用户近实时宽表CREATETABLEIFNOTEXISTS bi_dw_real.dim_user_rt (
    user_id    string  comment'用户id',
    user_attr  string  comment'用户基本属性',
    user_ext_attr  string  comment'用户扩展属性1',
    user_ext_attr2  string  comment'用户扩展属性2',
      gmt_create bigintCOMMENT'创建时间戳',
      gmt_modified bigintCOMMENT'修改时间戳',
      dt STRING COMMENT'分区字段')using hudi 
tblproperties (type='mor',
  primaryKey ='user_id',
  preCombineField ='gmt_modified',
  hoodie.compaction.payload.class='org.apache.hudi.common.model.PartialUpdateAvroPayload',
  hoodie.datasource.write.payload.class='org.apache.hudi.common.model.PartialUpdateAvroPayload')
PARTITIONED BY(dt)COMMENT'用户属性宽表';-- 获取用户基本属性表最近的增量数据call copy_to_temp_view(table=>'bi_ods_real.ods_user_rt',view_name=>'user_view',query_type=>'incremental',begin_instance_time=>'${taskBeginTime}',end_instance_time=>'${next10minuteTime}');-- 获取用户扩展属性表最近的增量数据call copy_to_temp_view(table=>'bi_ods_real.ods_user_ext_rt',view_name=>'user_ext_view',query_type=>'incremental',begin_instance_time=>'${taskBeginTime}',end_instance_time=>'${next10minuteTime}');-- 将两张表的增量数据插入宽表insertinto bi_dw_real.dim_user_rt
select 
    user_id,user_attr,nullas user_ext_attr,nullas user_ext_attr2,gmt_create,gmt_modified,casewhen length(gmt_create)=10then date_format(from_unixtime(gmt_create),'yyyyMM')when length(gmt_create)=13then date_format(from_unixtime(gmt_create/1000),'yyyyMM')else'197001'endas dt
from 
    user_view
unionallselect 
    user_id,nullas user_attr,user_ext_attr,user_ext_attr2,gmt_create,gmt_modified,casewhen length(gmt_create)=10then date_format(from_unixtime(gmt_create),'yyyyMM')when length(gmt_create)=13then date_format(from_unixtime(gmt_create/1000),'yyyyMM')else'197001'endas dt
from 
    user_ext_view

如上的 

SQL

,我们新建一张根据 

dt

字段进行分区的近实时的 

hudi

宽表 

bi_dw_real.dim_user_rt

, 并在 

tblproperties

中增加部分列更新的配置项。

然后使用 

copy_to_temp_view

的 

call procedure

命令将 

bi_ods_real.ods_user_rt

、

bi_ods_real.ods_user_ext_rt

表的增量数据分别注册到临时视图表 

user_view

和 

user_ext_view

。

最后将两张表的增量数据进行 

union all

, 插入到宽表中。其中 

user_view

、

user_ext_view

表的数据在读取时分别设置另外一张表的字段为 

null

即可，

hudi

在预合并阶段（

preCombine

）会对相同 

user_id

的数据根据 

preCombineField

配置的字段选择较新的记录，并根据这两条比较的记录生成一条新的填充 

null

字段后的新记录。

通过如上方式，我们通过 

hudi+部分列更新

的方式完成了宽表的建设。其中有一点需要注意，在第一次执行时，需要把 

bi_ods_real.ods_user_rt

和 

bi_ods_real.ods_user_ext_rt

的全量数据初始化进来，初始化方式也很简单，将上面的 

call copy_to_temp_view

修改为注册两张表的 

snapshot

数据视图即可。初始化之后，即可修改为增量计算。

call copy_to_temp_view(table=>'bi_ods_real.ods_user_rt',view_name=>'user_view',query_type=>'snapshot');call copy_to_temp_view(table=>'bi_ods_real.ods_user_ext_rt',view_name=>'user_ext_view',query_type=>'snapshot');

近实时宽表建设之主键不一致

上面讲了宽表中维表主键一致的情况，那么对于维表主键和主表不一致的情况我们要如何做呢？

在这里插入图片描述

如上图所示，我们有商品销售明细表、用户基本属性表和商品价格表，数仓需要根据这三张表创建一张商品销售的大宽表供下游业务使用，其中用户基本属性维表和商品价格维表的主键和商品销售明细表的主键不一致，这种情况下，我们使用 

hudi+部分列更新

更新时需要做一些改变

CREATETABLEIFNOTEXISTS bi_dw_real.dwd_sale_rt (
  shop_id bigintNOTNULLCOMMENT'shop_id',
  user_id bigintNOTNULLCOMMENT'user_id',
  item_id bigintNOTNULLCOMMENT'item_id',
  item_count bigintNOTNULLCOMMENT'item_count',
  user_attr string NOTNULLCOMMENT'用户基本属性',
  user_gmt_modified bigintCOMMENT'用户基本属性更新时间戳',
  item_name string NOTNULLCOMMENT'商品名称',
  item_price bigintNOTNULLCOMMENT'商品价格',
  item_gmt_modified bigintCOMMENT'商品更新时间戳',    
  gmt_modified bigintCOMMENT'主表更新时间戳',    
  dt STRING COMMENT'分区字段')using hudi 
tblproperties (type='mor',
  primaryKey ='shop_id',
  preCombineField ='gmt_modified',
  hoodie.compaction.payload.class='org.apache.hudi.common.model.PartialUpdateAvroPayload',
  hoodie.datasource.write.payload.class='org.apache.hudi.common.model.PartialUpdateAvroPayload')
PARTITIONED BY(dt)COMMENT'商品销售大宽表';-- 获取商品销售明细表最近10分钟的增量数据call copy_to_temp_view(table=>'bi_ods_real.ods_sale_detail_rt',view_name=>'sale_view',query_type=>'incremental',begin_instance_time=>'${taskBeginTime}',end_instance_time=>'${next10minuteTime}'));-- 新增主表商品数据到宽表insertinto bi_dw_real.dwd_sale_rt
select 
    shop_id,user_id,item_id,item_count
    nullas user_attr,nullas user_gmt_modified,nullas item_name,nullas item_price,nullas item_gmt_modified,
    gmt_modified ,date_format(from_unixtime(gmt_create),'yyyyMM')as dt
from 
    sale_view;// 获取用户维表的全量数据call copy_to_temp_view(table=>'bi_ods_real.ods_user_rt',view_name=>'user_view',query_type=>'snapshot');// 获取价格维表的全量数据call copy_to_temp_view(table=>'bi_ods_real.ods_item_price_rt',view_name=>'price_view',query_type=>'snapshot');-- 通过 join 过滤出需要更新的数据插入宽表insertinto bi_dw_real.dwd_sale_rt
select 
    shop_id,user_id,item_id,item_count
    user_view.user_attr,user_view.gmt_modified as user_gmt_modified,
    price_view.item_name,price_view.item_price,price_view.gmt_modified as item_gmt_modified,
    dwd_sale_rt.gmt_modified , date_format(from_unixtime(dwd_sale_rt.gmt_create),'yyyymmddhh')as dt
from 
    dwd_sale_rt
leftjoin 
    user_view 
on 
    ods_user_rt.user_id = dwd_sale_rt.user_id and(dwd_sale_rt.user_gmt_modified isnullor dwd_sale_rt.user_gmt_modified < ods_user_rt.gmt_modified)leftjoin
    price_view
on
    price_view.item_id = dwd_sale_rt.item_id and(dwd_sale_rt.item_gmt_modified isnullor dwd_sale_rt.item_gmt_modified < price_view.gmt_modified)where  
    dwd_sale_rt.dt='${yyyymmddhh}'and user_view.user_id isnotnullor price_view.item_id isnotnull;

通过宽表的建表语句，我们可以发现新增了 

user_gmt_modified

和 

item_gmt_modified

两个字段，这两个字段分别表示两张表维表列的更新时间。

首先需要获取商品销售明细表的增量数据，然后把这些增量数据插入到宽表中。

下一步需要读取宽表的所有数据做为主表，使用 

left join

获取维表列的值，最后通过 

where

过滤掉没有 

join

上的数据。

通过上面的一系列操作，我们就完成了宽表中维表列的增量更新。

这里有两个要解释的地方：

  1. 维表 join 条件需要根据维表的 gmt_modified 时间和宽表中的维表更新时间进行比较，只有大于或者宽表的字段为 null 时才更新
  2. where 条件需要过滤掉维表没有 join 上的记录

上面的这些操作是为了只更新受影响的行，避免所有行的覆盖写。

后记

本文介绍了 

spark + hudi

实现近实时计算时，对于相同主键和不同主键情况下的宽表建设。由于是在 

spark 3.2

+ 

hudi 0.12.2

的版本下进行操作，后续版本可能会增加更加灵活方便的方式，希望各位读者留意一下。比如获取 

hudi

表的增量数据，社区目前已经有很多种实现的 

PR

，但是截止到 

0.12.2

还是使用上面的 

copy_to_temp_view

较方便，该命令是 

hudi

内置的命令，理论上无 

spark

版本的限制，其它方式多多少少有些局限性，这里就不再介绍。另外，对于不同主键的宽表建设每次要读取原表的全量数据，也是比较影响性能的一点，后续 

hudi

增加了 

query index

之后应该会有新的解法，大家一起期待。

标签： spark 数据湖 hudi
本文转载自: https://blog.csdn.net/su20145104009/article/details/128538659
版权归原作者 scx_white 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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