阿里云基于Flink CDC+Hudi实现多表全增量入湖实践

Question

如题所述

Answer 1

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。