1. 摘要
在之前的一篇博客中，我们介绍了Clustering(聚簇)的表服务来重新组织数据来提供更好的查询性能，而不用降低摄取速度，并且我们已经知道如何部署同步Clustering，本篇博客中，我们将讨论近期社区做的一些改进以及如何通过HoodieClusteringJob和DeltaStreamer工具来部署异步Clustering。
2. 介绍
通常讲，Clustering根据可配置的策略创建一个计划，根据特定规则对符合条件的文件进行分组，然后执行该计划。Hudi支持并发写入，并在多个表服务之间提供快照隔离，从而允许写入程序在后台运行Clustering时继续摄取。有关Clustering的体系结构的更详细概述请查看上一篇博文。
3. Clustering策略
如前所述Clustering计划和执行取决于可插拔的配置策略。这些策略大致可分为三类：计划策略、执行策略和更新策略。
3.1 计划策略
该策略在创建Clustering计划时发挥作用。它有助于决定应该对哪些文件组进行Clustering。让我们看一下Hudi提供的不同计划策略。请注意，使用此配置可以轻松地插拔这些策略。
- SparkSizeBasedClusteringPlanStrategy：根据基本文件的小文件限制选择文件切片并创建
Clustering组，最大大小为每个组允许的最大文件大小。可以使用此配置指定最大大小。此策略对于将中等大小的文件合并成大文件非常有用，以减少跨冷分区分布的大量文件。 - SparkRecentDaysClusteringPlanStrategy：根据以前的
N天分区创建一个计划，将这些分区中的小文件片进行Clustering，这是默认策略，当工作负载是可预测的并且数据是按时间划分时，它可能很有用。 - SparkSelectedPartitionsClusteringPlanStrategy：如果只想对某个范围内的特定分区进行
Clustering，那么无论这些分区是新分区还是旧分区，此策略都很有用，要使用此策略，还需要在下面设置两个配置（包括开始和结束分区）：
hoodie.clustering.plan.strategy.cluster.begin.partition
hoodie.clustering.plan.strategy.cluster.end.partition
注意：所有策略都是分区感知的，后两种策略仍然受到第一种策略的大小限制的约束。
3.2 执行策略
在计划阶段构建Clustering组后，Hudi主要根据排序列和大小为每个组应用执行策略，可以使用此配置指定策略。
SparkSortAndSizeExecutionStrategy是默认策略。使用此配置进行Clustering时，用户可以指定数据排序列。除此之外我们还可以为Clustering产生的Parquet文件设置最大文件大小。该策略使用bulk_insert将数据写入新文件，在这种情况下，Hudi隐式使用一个分区器，该分区器根据指定列进行排序。通过这种策略改变数据布局，不仅提高了查询性能，而且自动平衡了重写开销。
现在该策略可以作为单个Spark作业或多个作业执行，具体取决于在计划阶段创建的Clustering组的数量。默认情况下Hudi将提交多个Spark作业并合并结果。如果要强制Hudi使用单Spark作业，请将执行策略类配置设置为SingleSparkJobExecutionStrategy。
3.3 更新策略
目前只能为未接收任何并发更新的表/分区调度Clustering。默认情况下更新策略的配置设置为SparkRejectUpdateStrategy。如果某个文件组在Clustering期间有更新，则它将拒绝更新并引发异常。然而在某些用例中，更新是非常稀疏的，并且不涉及大多数文件组。简单拒绝更新的默认策略似乎不公平。在这种用例中用户可以将配置设置为SparkAllowUpdateStregy。
我们讨论了关键策略配置，下面列出了与Clustering相关的所有其他配置。在此列表中一些非常有用的配置包括：
| 配置项 | 解释 | 默认值 |
|---|---|---|
| hoodie.clustering.async.enabled | 启用在表上的异步运行Clustering服务。 | false |
| hoodie.clustering.async.max.commits | 通过指定应触发多少次提交来控制异步Clustering的频率。 | 4 |
| hoodie.clustering.preserve.commit.metadata | 重写数据时保留现有的_hoodie_commit_time。这意味着用户可以在Clustering数据上运行增量查询，而不会产生任何副作用。 | false |
4. 异步Clustering
之前我们已经了解了用户如何设置同步Clustering。此外用户可以利用HoodiecClusteringJob设置两步异步Clustering。
4.1 HoodieClusteringJob
随着Hudi版本0.9.0的发布，我们可以在同一步骤中调度和执行Clustering。我们只需要指定-mode或-m选项。有如下三种模式：
schedule（调度）：制定一个Clustering计划。这提供了一个可以在执行模式下传递的instant。
execute（执行）：在给定的instant执行Clustering计划，这意味着这里需要instant。
scheduleAndExecute（调度并执行）：首先制定Clustering计划并立即执行该计划。
请注意要在原始写入程序仍在运行时运行作业请启用多写入：
hoodie.write.concurrency.mode=optimistic_concurrency_control
hoodie.write.lock.provider=org.apache.hudi.client.transaction.lock.ZookeeperBasedLockProvider
使用spark submit命令提交HoodieClusteringJob示例如下：
spark-submit \
--class org.apache.hudi.utilities.HoodieClusteringJob \
/path/to/hudi-utilities-bundle/target/hudi-utilities-bundle_2.12-0.9.0-SNAPSHOT.jar \
--props /path/to/config/clusteringjob.properties \
--mode scheduleAndExecute \
--base-path /path/to/hudi_table/basePath \
--table-name hudi_table_schedule_clustering \
--spark-memory 1g
clusteringjob.properties配置文件示例如下
hoodie.clustering.async.enabled=true
hoodie.clustering.async.max.commits=4
hoodie.clustering.plan.strategy.target.file.max.bytes=1073741824
hoodie.clustering.plan.strategy.small.file.limit=629145600
hoodie.clustering.execution.strategy.class=org.apache.hudi.client.clustering.run.strategy.SparkSortAndSizeExecutionStrategy
hoodie.clustering.plan.strategy.sort.columns=column1,column2
4.2 HoodieDeltaStreamer
接着看下如何使用HudiDeltaStreamer。现在我们可以使用DeltaStreamer触发异步Clustering。只需将hoodie.clustering.async.enabled为true，并在属性文件中指定其他Clustering配置，在启动Deltastreamer时可以将其位置设为-props（与HoodieClusteringJob配置类似）。
使用spark submit命令提交HoodieDeltaStreamer示例如下：
spark-submit \
--class org.apache.hudi.utilities.deltastreamer.HoodieDeltaStreamer \
/path/to/hudi-utilities-bundle/target/hudi-utilities-bundle_2.12-0.9.0-SNAPSHOT.jar \
--props /path/to/config/clustering_kafka.properties \
--schemaprovider-class org.apache.hudi.utilities.schema.SchemaRegistryProvider \
--source-class org.apache.hudi.utilities.sources.AvroKafkaSource \
--source-ordering-field impresssiontime \
--table-type COPY_ON_WRITE \
--target-base-path /path/to/hudi_table/basePath \
--target-table impressions_cow_cluster \
--op INSERT \
--hoodie-conf hoodie.clustering.async.enabled=true \
--continuous
4.3 Spark Structured Streaming
我们还可以使用Spark结构化流启用异步Clustering，如下所示。
val commonOpts = Map(
"hoodie.insert.shuffle.parallelism" -> "4",
"hoodie.upsert.shuffle.parallelism" -> "4",
DataSourceWriteOptions.RECORDKEY_FIELD.key -> "_row_key",
DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD.key -> "partition",
DataSourceWriteOptions.PRECOMBINE_FIELD.key -> "timestamp",
HoodieWriteConfig.TBL_NAME.key -> "hoodie_test"
)
def getAsyncClusteringOpts(isAsyncClustering: String,
clusteringNumCommit: String,
executionStrategy: String):Map[String, String] = {
commonOpts + (DataSourceWriteOptions.ASYNC_CLUSTERING_ENABLE.key -> isAsyncClustering,
HoodieClusteringConfig.ASYNC_CLUSTERING_MAX_COMMITS.key -> clusteringNumCommit,
HoodieClusteringConfig.EXECUTION_STRATEGY_CLASS_NAME.key -> executionStrategy
)
}
def initStreamingWriteFuture(hudiOptions: Map[String, String]): Future[Unit] = {
val streamingInput = // define the source of streaming
Future {
println("streaming starting")
streamingInput
.writeStream
.format("org.apache.hudi")
.options(hudiOptions)
.option("checkpointLocation", basePath + "/checkpoint")
.mode(Append)
.start()
.awaitTermination(10000)
println("streaming ends")
}
}
def structuredStreamingWithClustering(): Unit = {
val df = //generate data frame
val hudiOptions = getClusteringOpts("true", "1", "org.apache.hudi.client.clustering.run.strategy.SparkSortAndSizeExecutionStrategy")
val f1 = initStreamingWriteFuture(hudiOptions)
Await.result(f1, Duration.Inf)
}
5. 总结和未来工作
在这篇文章中，我们讨论了不同的Clustering策略以及如何设置异步Clustering。未来的工作包括：
Clustering支持更新。
支持Clustering的CLI工具。
另外Flink支持Clustering已经有相应Pull Request，有兴趣的小伙伴可以关注该PR。
以上就是Apache Hudi异步Clustering部署操作的掌握的详细内容，更多关于Apache Hudi异步Clustering部署的资料请关注编程网其它相关文章！
