使用 Spark 和 Delta Lake 构建近实时数据仓库

本文来自于2019年10月15日-17日荷兰首都阿姆斯特丹举行的 SPARK + AI SUMMIT Europe 2019 会议，议题名为《Near Real Time Data Warehousing with Apache Spark and Delta Lake》，分享者 Jasper Groot。

本文 PPT 请关注过往记忆大数据微信公众号，并回复 data_warehouse 关键字获取。本分享配套视频：

好了，我们进入正文吧。

本分享主要包括三部分

• Structed Streaming

• Delta Lake

• 数据仓库

Structed Streaming 从 Spark 2.0 开始引入，其 API 和 DataFrame 的 API 类似。

上面都是 Structed Streaming 的基本介绍，详细可以参见 https://www.iteblog.com/archives/2084.html。下面我们来简要介绍 Delta Lake

随着时间的推移，磁盘中会存在大量的事务日志，Delta Lake 提供了 VACUUM 来清理过期的事务日志，默认只保存7天。VACUUM 命令会有短暂的停留，会对写有些影响。不像 update、delete、insert 等操作，VACUUM 是不记事务日志的。

下面我们来看看如何使用 VACUUM 命令：

到这里我们已经简要的介绍了 Structed Streaming 和 Delta Lake 是什么。下面我们来看看将这两者结合起来如何实现近实时数据仓库。

我们把 Structed Streaming 和 Delta Lake 放在一起，利用 Structed Streaming 的 DataFrame API、很好地处理迟到的数据以及可以和很多实时流数据源进行 Join。利用 Delta Lake 的 ACID 事务、事务日志以及相关文件管理，来构建数据仓库。

其实数据仓库的构建有多重方式，这里我只介绍我们采用的：星型模型、原始数据在 MySQL 中，目标数 据存储在 S3中。

下面是我们近实时数据仓库的架构图，分为两条流：

• 批处理，这个使用 Spark batch 能力，直接读取 MySQL 里面的数据，然后写到 Delta Lake 数据库中；

• 近实时处理，这个获取 MySQL 的 binlog，然后写入到 Kafka，接着使用 Structed Streaming 处理 binlog 数据最终写入到 Delta Lake 中。

写入到 Delta Lake 的数据可以用于 Adhoc 查询分析，或者使用 Spark 处理再将结果导出到 MySQL 中。

下面是我们表的模式以及关联关系：

CDC Capture 是 Changed Data Capture 的简称，也就是改变数据捕获，这里我们是读取 MySQL 的 Binlog 实现的，使用这个来获取表的更改操作，并写入 Kafka。比如下面我们获取到一条插入的数据。

数据到了 Kafka 之后，我们使用 Structed Streaming 读取 Kafka 的实时数据，并解析，然后写到 Delta Lake 中。

下面就是我们写到 Delta Lake 表中的数据

虽然上面的流程能够满足我们的业务需求，但是以下几个问题我们必须警惕：

1. 实时流的计算触发（trigger）间隔比较短，这就意味着对应的 Delta Lake 表存在很多小文件，从而影响读的效率；

2. 表的历史数据如何使用；

3. 文件大小优化。

1. 对于  stream-to-stream joins 我们必须使用 Watermarks；

2. 必须留意实时流数据的延迟

3. 如果确实有数据出现延迟，而且使用 Watermarks 已经不能解决时，我们必须设置好实时流错误的触发条件。

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