Spark读取Iceberg在腾讯的实践和优化

。Partition奇科也可以被格外上新，比如原本根据月份动手的partition，发掘出粒度不够细，可以便增延取而代之partition field以天作为格外细粒度的partition，这些软件都是无感受的，并不须要忽略写就入和转发目录的sql表达式。

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02

Spark读过写就Iceberg

1. Spark写就Iceberg请注意

Spark读过写就Iceberg是基于Apache Spark’s DataSourceV2 API借助于的。目录读过入常会根据task plan降解多个WriteTask，每个WriteTask常会写就成一到多个DataFile。可以分设每个DataFile的target-file-size，比如分设成128M或者512M。每个DataFile据信的是确实磁盘的机密文件（如Parquet机密文件）的meta data接收者，比如具体内容正向，min-max接收者，partition接收者。这些partition接收者常会交联到drive侧，降解一个由DataFile构成的奇科请注意。DataFile交联成ManifestFile时partition接收者常会动手交联，如根据每个DataFile的partition value计算出ManifestFile的partition value的min-max接收者，此外，ManifestFile还常会据信增延/截图了多少目录。单个ManifestFile的一般来说可选分设为8M，这些ManifestFile常会写就成ManifestListFile，作为一个snapshot完全相近的机密文件。

2. Spark读过Iceberg请注意

正如年上去所解说的，Iceberg依赖于很多Metadata机密文件，Spark在读过Iceberg请注意时通过读过这些Metadata机密文件可以借助于高效的机密文件调制。

首不须根据partition summary透过机密文件调制。如图，复制到snapshot完全相近的ManifestFileList可以读过到三个ManifestFile，然后根据where必须便延partition summary的min-max接收者就可以调制丢出两个ManifestFile。这内都的ManifestFile是Avro的机密文件，其中都每条据信就是一个DataFile。根据每个DataFile的partition value和metrics接收者还可以动手全面的调制，之后只有三个机密文件须要透过根本的复制到。

指派时Spark常会将大的机密文件拆分成多个task，小的机密文件原属成一个task，每个task完全相近一到多个DataFile。因为Iceberg反对schema evolution，要复制到的DataFile的schema和意味著请注意的schema可能会不反之亦然，因此须要动手一个projection来保障送回的目录的schema和意味著请注意的schema是相反之亦然的。

3. Iceberg机密文件调制

年上去提到，Iceberg是隐藏的分区，转发时不须要添延关于partition的比对必须，那么它是怎么通过partition动手到机密文件调制的？

首不须创建请注意，此时请注意的partition spec ID为0，接着写就入目录，DataFile常会据信写就入目录的partition spec，此时是0。接着这内都对请注意增延了基于天的partition field，此时请注意的partition spec ID去丢出1，然后便写就入目录，这些目录的patition spec就是1。

在转发的时候，如图下方第一行是软件写就的转发表达式，但是Iceberg在根本的task plan时常会额外便延partition filter，比如这内都常会对created_time动手一个projection：对于spec为0的目录，用到month作为调制必须；对于spec为1的目录，除了month的调制必须还常会便延day的调制必须。

这些可用对软件都是乳白色的，即软件不须要高度重视具体内容的partition filed或者partition value来改换转发表达式。

4. MOR-Position/Equality Delete

下面解说一下Iceberg的upsert。Upsert有两种借助于手段：copy on write和merge on read。

copy on write：借助于手段相近Spark的overwritemerge on read：Iceberg对merge on read的借助于是写就时降解DeleteFile，在读过的时候将DeleteFile运用到DataFile上

DeleteFile有两种手段：Position Delete和Equality Delete。

（1）Position Delete

机密文件内都据信的是哪个机密文件（file_path）的第几条据信（pos）须要被截图。写就Position Delete须要不须复制到DataFile，然后根据调制必须说明哪些据信须要被截图，便写就成Position DeleteFile。写就入很慢，因为须要不须透过task scan看到完全相近的机密文件，然后便写就目录。Spark的MOR迄今为止只反对Position Delete。

（2）Equality Delete

机密文件内都据信的是调制必须，写就入的速度快快，读过的速度快慢，因为并不能精确的出发点到机密文件，可能会读过了很多的DataFile，但是并不一定被截图，即apply的全过程很慢。Flink的CDC过场据信的就是这种手段。

5. Upsert-COW

这张图展览了在Iceberg中都通过COW借助于upsert的手段。

Upsert分为两以外：

看到须要格外取而代之目录，将这些目录删丢出写就入上新目录

COW是很抽象的全过程，首不须table scan常会根据比对必须找出所有须要格外取而代之DataFile，接着在write的过渡阶段常会降解取而代之DataFile替换丢出原来的DataFile，新的DataFile被标识为截图。

6. Upsert-MOR

MOR第一过渡阶段和COW相近，常会根据比对必须看到待格外取而代之DataFile。

写就入目录时不常会截图这些新的DataFile，只常会降解取而代之DataFile，这种可用消失今update和upsert过场中都。截图标识是通过DeleteFile来据信的，图中都写就出了两个Position DeleteFile据信DataFile中都须要被截图的据信。

在读过的时候常会读过Position DeleteFile运用到新DataFile后的目录，便延上新降解的DataFile，之后获取格外上新之后的结果。

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03

Iceberg生产线实证

1. 考验1-宽请注意

这内都挑选了一个近来，就是搜狗的一个会话游戏平台，借此用Iceberg对他们所有的会话机密文件动手确立的管理工作，下面解说在改造的全过程中都我们遭遇的一些情况以及相应的系统设计。

年上去并未解说了Spark在write的时候常会将所有的DataFile给collect到driver侧，便透过commit可用。每个DataFile都须要据信很另延的metrics接收者，如column_sizes、value_counts、min-max接收者等，这些数组说是是map各种类型，所以仅仅奇科的存量愈多DataFile的体积就常会越大。

我们遭遇的具体内容情况就是会话游戏平台的请注意常会都有宽，有几千到几万个奇科，批量往Iceberg写就目录时driver侧并不需要就OOM了。

于是我们就动手了一个冗余，不是等所有的DataFile都collect到driver侧才透过commit可用。因为task有指派的不须后，目录也不是同时到达，所以我们在driver侧获取到一定存量的DataFile时就将它们写就成一个ManifestFile，任务结束后driver侧只常会有一些ManifestFile，此时便把这些ManifestFile commit到Iceberg内都面。

Iceberg也有两个table property用以分设是不是据信奇科的metrics接收者。

因为有些奇科不常会作为软件复制到目录时的比对必须，不须要统计分析它们的metrics接收者。对于这些过多的奇科可以根据具体内容情况将这两个table property分设为none。

“write.metadata.metrics.column.col1”对col1奇科透过分设。“write.metadata.metrics.default”对所有的奇科透过分设。

2. 考验2-schema转变剧烈

第二个考验就是作为许多企业的南岸，会话游戏平台的目录来源的schema常会不时转变，所以在写就入Iceberg时常会之外到schema不反之亦然的具体内容情况。

Iceberg是反对schema evolution的，来得格外易应付这种具体内容情况，但是对软件不太亲善。从HDFS中都读过出来了一个DataFrame，须要不须说明这个DataFrame的schema和Iceberg意味著请注意的schema是不是反之亦然，如果不反之亦然的话须要不须update这个schema便透过写就可用，这个全过程就须要软件对Iceberg和Spark来得认识，而且这中都间改还可能会消失一些情况。

所以我们就动手了“auto-merge-schema”这个feature：从Iceberg读过目录到便写就之年前常会启动时说明DataFrame的schema和Iceberg的schema是不是反之亦然，如果不反之亦然常会不须动手merge，便写就入目录。这样软件就不须要负责任写就入目录的schema和请注意的schema是不是反之亦然的情况，只须要把目录通过Spark的DataFrameWriter写就进去就可以了。

迄今为止Iceberg社区内也并未反对写就入时启动时反之亦然schema，可以通过两种手段借助于：

分设TableProperties:”write.spark.accept-any-schema”为true。如果对DataSourceV2 API来得出名的话就常会并不知道， Spark可选在plan的时候常会检验写就入的DataFrame和请注意的schema是不是反之亦然，不反之亦然就抛精神状态。所以须要增延一个TableCapability（TableCapability.ACCEPT_ANY_SCHEMA），这样Spark就不常会动手这个检验，全权负责具体内容的DataSource来检验。df.writeTo(tableName).option(“merge-schema”, “true”).XX。

3. 考验3-Schema转变负面影响机密文件调制

第三个就是schema evolution常会负面影响机密文件调制。反对schema evolution之后软件对schema转变来得多，可运用的过场也来得多。

比如像最深处深造的过场，软件复制到目录时往往并不须要读过全部的奇科，有时常会上新增一些奇科，有时常会截图一些奇科。我们在帮软件排特为时发掘出了下面的情况：

如左图所示，首不须蓝色的这三个DataFile是由schema0写就入的，这个schema有两个奇科，分别是id和name。

这时候动手了一个schema evolution，上新增了一个奇科address，此时便写就入了两个DataFile，然后动手了一个filter转发，这个转发必须是id> 10并且address是start_with ‘some value’，之后透过table plan的时候常会来得慢，因为读过到了很多除此以外DataFile。

之所以常会读过到这些DataFile，年上去解说了Iceberg在动手table plan的时候说是主要是根据min-max和partition value接收者动手机密文件调制，但蓝色的三个DataFile中都根本没有人address接收者，可以理解为都是none的，格外没有人min-max接收者，所以Iceberg没有人动手说明，这些目录都常会被读过出来。

4. 基于Schema调制机密文件

针对上述情况，我们基于schema动手了一个机密文件调制。当写就入ManifestFile和DataFile一上新添延了SchemaID数组请注意示写就入意味著请注意时的schema，Iceberg table metadata中都通过map结构尚存SchemaID和schema的映射关系，比如图中都SchemaID为0时请注意的schema是由id和name两个数组构成，SchemaID为1一上新增了address数组，此外，还常会依赖于意味著请注意可选的SchemaID。将SchemaID接收者延到ManifestFile和DataFile内都有助于我们紧接著透过机密文件调制。

举个比如说，这内都有四个ManifestFile，年前两个的Schema ID都是0，第三个是1，第四个是-1，-1请注意示机密文件的schema未知，即构成此ManifestFile的DataFile以外Schema ID为0，以外为1。在透过filter必须调制时，比对必须中都包含了address数组，而Schema ID为0时不依赖于address数组，所以常会调制丢出黄色的两个ManifestFile，还剩余两个ManifestFile。第三个ManifestFile并未能保障其所有的DataFile的Schema ID都是1，因此就不须要动手全面的调制了。对于Schema ID为 -1 的ManifestFile还须要动手全面的DataFile高至的调制，这内都就是把Schema ID为0的DataFile调制丢出，所以之后只须要读过五个DataFile就可以了。

5. 其余冗余项

刚才话说了一些具体内容的近来，现今解说下我们环绕Spark读过写就Iceberg还动手的一些别的冗余。

①ZOrder冗余机密文件结构设计

这个说是是来得常见的，大家来得出名的像是Iceberg，Hudi和Delta Lake都并未反对了，我们也用了一年多了，视觉效果还极佳。机密文件调制很多都是基于min-max接收者来动手的，如果机密文件与机密文件两者之间尽量会不共振的话就可以调制丢出格外多的DataFile，变小须要复制到的机密文件。ZOrder可以显然是sort的变种，在Spark中都，单奇科的sort对机密文件的调制是来得亲善的，但如果sort by另延的话，常会首不须对column0动手sort，然后column0相近的时候便动手column1的sort，所以如果调制的where必须是column1或者column2的时候机密文件调制视觉效果就不是不太好。ZOrder调制通过bit位的交互将多个column的sort by映射到一五维，可以显然它们是卵形的，这样一来filter必须中都是filter column1还是column2或是column的若有组合，都在一个线病态中都，因此尽量会变小了完全相近DataFile两者之间min-max接收者的重叠，可以调制丢出很多不须要读过的机密文件，视觉效果来得好。

②Parquet BloomFilter

Iceberg 迄今为止还没有人反对 Parquet 的 BloomFilter数据库，我们内外并未借助于了。通过table property来支配对哪些奇科带进Parquet BloomFilter数据库，主要是对点特为的格外快。迄今为止社区内也并未有借助于Patch了。

③Iceberg 数据库

与Parquet BloomFilter完全相近，这内都的Iceberg数据库是独立于机密的软件的数据库，可以借助于格外多的数据库格外快。迄今为止内外近上线了。

④冗余Parquet Vectorized Read Decimal

Iceberg的向量化读过不是转用Spark读过Parquet/ORC的那一套，而是基于Apache Arrow借助于的。我们在跑步TPCDS的时候发掘出Iceberg Parquet的向量化读过的机动病态和Spark是有相差的，主要情况是在复制到Decimal时相差来得大。这内都我们对Decimal的向量化读过动手了冗余，在1TB TPCDS目录集上，对store_sales请注意full table scan有近两倍的机动病态降低。

⑤多线程Plan Task，模版或者分布式的截图机密文件

20世纪正式版的Iceberg plan task都是单线程的，当请注意的体量都有大，机密文件存量都有多的时候，机动病态就常会急剧下降，还有像截图机密文件时也是，我们将它们都改换了模版或者分布式的借助于。

⑥View的反对

这个是出于企业方的须要，因为Spark转用的是DataSourceV2 API，对view的反对不是很亲善，从Spark3.3开始可能会才只是有以外的API反对，确实迄今为止还没有人，我们内外并未自己借助于了view的反对。

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04

目录治国服务于

上去解说一下我们环绕Iceberg所动手的目录治国服务于。

1. 目录治国服务于总览

这是一个目录治国服务于的总览。目录通过MQ或者CDC之类的手段汇入Iceberg请注意，中都间这些都是意味著基于Spark借助于的异步的服务于。Compaction Service是同义启动时原属小机密文件：主要监视系统请注意机密文件的存量，动手一个异步的compaction。然后clean up metadata files，这个就是上去常会解说到的expire snapshot。Clustering Service主要同义ZOrder这种，通过冗余机密文件结构设计，可以格外高效的透过机密文件调制。此外，还有一些clean service。左侧这内都画像的就是通过像BI之类的手段，向软件展览出请注意的一些具体内容情况。

2. Expire Snapshots

为什么要动手expire snapshot，如果对Iceberg来得认识的话可能会对此来得出名，那就是因为Iceberg常会存留很多的snapshots，以左图为例。意味著我们在snapshot n，此时特为看HDFS机密信息量是100GB，然后软件动手了一个delete的可用将一个DataFile标识为截图了，snapshot去丢出n+1，但是软件这时候特为HDFS常会抱怨指派了截图可用后HDFS机密文件并没有人变小，还是100G，所以就常会激发一些误解。这内都之所以DataFile被标识为delete但是没有人被并不需要截图是因为在snapshot n的时候它还reference了DataFile。

接着他便动手了一个格外上新可用后这个请注意去丢出120G，如果没有人expire snapshot的话这个请注意普通人依赖于于HDFS上的体积是卵形上涨的，常会始终增延不常会变小。Expire snapshot是Iceberg包括的请注意的管理工作工具，可以通过Spark SQL或者Spark具体内容的action来指派。比如这内都expire丢出历史背景的snapshot，只存留snapshot n+2，年上去的snapshot都切勿了，这时候没有人snapshot reference被标识为截图的DataFile了，才将它根本的截图，这时候请注意的一般来说就去丢出80G了。

由于软件可能会不太认识Iceberg的一些术语，不清楚该如何指派这旁边，因此我们动手了确立的目录治国服务于，软件只须要把这个选项勾上就常会启动时的指派。

3. 原属小机密文件

原属小机密文件的情况是DataFile一般来说但会不平滑。因为Iceberg是反对多种柴油发动机写就入的，比如Spark Batch，Spark Streaming或者Flink的手段，完全相近柴油发动机写就入的具体内容情况或者速度快都不一样，所以DataFile本身有一般来说的区别，还有就是像CDC之类的过场常会有一些DeleteFile，这些都常会负面影响读过的效能。

图中都为原属小机密文件和clustering服务于。首不须就是BinPack，把大机密文件拆分成小机密文件，小机密文件原属成大机密文件，同时便apply上DeleteFile，是一个将原始DataFile通过combine写就成差不多一般来说的DataFile，同时延一个merge on read的全过程。

Sort对于奇科来得少、常常是单奇科的具体内容情况，动手机密文件调制的视觉效果来得好。还有年上去解说的ZOrder，通过clustering技术来动手原属小机密文件同时冗余机密文件结构设计。

4. 奇科生命周期管理工作

之后解说一下奇科的生命周期管理工作。

Iceberg请注意有很另延，但是并非所有的奇科都有价值。比如左图中都这个请注意有四个奇科，times是同义被转发的每一次，可以看到年前三奇科被用到的增益很高，比如在最深处深造或者机器深造的过场中都，须要对数学方法透过军事训练，转发之后发掘出延了这个dog_color的值对军事训练数学方法的收敛等并不常会有相当大帮助，所以以后就依然特为这一奇科了，也就是对企业根本有价值的只是年上去的三奇科。而目录还是在源源不断地写就入，第四奇科始终占用磁盘空间。于是我们就动手了一个奇科的生命周期管理工作，就是在query的时候常会把转发了哪些奇科报告给目录治国服务于，目录治国服务于常会动手一个统计分析，软件可以分设完全相近的奇科被转发多少次才显然它是有价值的。

比如软件分设的10次，而这个dog_color在一定的时间内被转发的每一次不满足这个必须，就常会触发一个Spark job，Spark job就常会把这个column给截图，并把目录清理丢出。迄今为止我们主要转用的通过rewrite，把这些目录从物理上给截图。当然我们现今也在考虑通过像HBase这种column family来借助于，就可以格外高效的截图，但是这样就改了Parquet这种借助于，可能会常会对完全相近柴油发动机的兼容病态有情况。

时至今日的体会就到这内都，谢谢大家。

｜体会主持人｜

刘献李

搜狗 高级软件土木工程

刘献李，迄今为止供职于搜狗系统会湖仓团队，主要参加基于Iceberg的湖仓研发和冗余社常会活动，曾就职于Intel大目录团队参加Spark冗余和之外开发社常会活动。活跃开创病态于Iceberg/Spark/Ray等开源项目。

｜DataFun上新媒体矩阵｜

｜关于DataFun｜

专注于大目录、人工智能技术运用的体会与交流。策划于2017年，在沈阳、武汉、佛山、宁波等城市筹办多达100+线下和100+线上于在、论坛及峰常会，已受邀多达2000位专家和学者参加体会。其公众号 DataFunTalk 累计生产线原创文章800+，百万+读者过，15万+精准粉丝。

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