Flink、Iceberg和Hive的Catalog比较研究

所谓Catalog即数据目录，简单讲，Catalog是企业用于管理数据资产的方式，Catalog借助元数据来管理数据，包括数据收集、组织、访问、发现和治理。可见，Catalog在数据资产管理中处于核心位置。元数据本身内容非常丰富，包括技术元数据、业务元数据和操作元数据，本文仅仅研究大数据计算存储框架本身的技术元数据，比如数据库、数据表、分区、视图、函数等。限于篇幅，参与比较的计算存储框架为Flink、Iceberg和Hive，比较维度为Catalog的定义、Catalog的实现和生态拓展几个方面。

Catalog接口定义

1 Flink Catalog

从Flink Catalog的接口定义来看，Flink Catalog提供了基本的数据库、数据表、函数、视图、分区的增删改查基本操作。

2 Iceberg Catalog

从Iceberg Catalog的接口定义来看，Iceberg Catalog提供了基本的表创建、表替换、表删除、表改名和表加载、查询等操作。在对外接口参数中，Iceberg使用TableIdentifier来标识一个表，TableIdentifier内部又包含一个Namespace。在Iceberg中，一个表的完整标识组成为： TableIdentifier=Namespace+table，其中Namespace是一个字符串数组，支持多层级的表修饰，第0层为table，第1层为database。

3 Hive Catalog

Hive Catalog在3.x版本以前没有Catalog 的概念，此后的版本中才勉强在Metastore中加上了一张表，专门存储Catalog，从Hive Catalog的类定义中可见，声明是相当简单的：

private String name; // required private

String description; // optional private

String locationUri; // required

其中locationUri指定了Catalog所属的数据存储路径，该属性必填。

小结

通过Catalog定义来看，Flink Catalog功能相对完善，Iceberg Catalog跟Flink Catalog相比，没有明确的对数据库相关的操作，而且也没有像Flink Catalog那样明确的表的全名称（如用database.table来标识一个表）修饰概念，而是将表的标识概念泛化。相比Flink、Iceberg的 Catalog，Hive Catalog显得”后知后觉“，因为Hive早期设计是基于database和table两级命名来实现，也没有考虑到当前蓬勃发展的联邦查询场景。

Catalog实现

1 Flink Catalog

Flink Catalog的实现有两种：Hive Catalog和Memory Catalog。两者都继承抽象的AbstractCatalog，区别是前者借助HMS来管理元数据，后者基于内存管理，Flink Job停止之后，这些数据会丢失，需要重建。

2 Iceberg Catalog

Iceberg Catalog的实现类有4种，Hive Catalog、Hadoop Catalog、CacheCatalog和JDBC Catalog。它们都继承抽象类BaseMetastoreCatalog。Hive Catalog将表的元数据信息存储在Hive Metastore，为了兼容HMS，Namespace必须包含table和database。

Hadoop Catalog将表的元数据信息存储在Hadoop之上，因为Hadoop支持存算分离，因此底层的数据文件可以是HDFS或者是S3这样的对象系统，对Hadoop Catalog来讲，定位一个表的位置，只需要提供表的路径即可，因为表的元信息都存储在文件中，比如TableIdentifier为["test_table","test_db","test_nm1","test_nm2"]的表全路径为:

对Hadoop Catalog来讲，Namespace可以只有一层，即table 名称即可，它并不关心数据库的概念，只关心表的位置，但在实际应用中，为了规范管理表，建议使用规范的组织方式，具体如何组织，要看企业的行为习惯，目前没有最佳实践。

需要提醒一点的是，Hadoop Catalog构建在文件系统之上，一些文件系统不支持的操作，Catalog也无法实现，比如对表名的更改，涉及到更改路径，对象存储系统无法支持，有代码为证：

public class HadoopCatalog{

​    @Override  

​    public void renameTable(TableIdentifier from, TableIdentifier to) {      

​            throw new UnsupportedOperationException("Cannot rename Hadoop tables");    

​    }

 }

同Flink Catalog一样，Iceberg也提供了JDBC Catalog，JDBC Catalog将表的元信息存储在支持JDBC协议的数据库中。但是两者还是有区别的：Flink的JDBC Catalog能够查询注册和查询外部JDBC数据源，而Iceberg的JDBC Catalog只是将本身的元数据存储在JDBC数据库中，Iceberg目前支持的数据来源也仅仅是Hadoop。除了以上三类Catalog，Iceberg也提供了自定义Catalog实现，这类的典型实现是AWS Glue。CacheCatalog类似Flink的MemoryCatalog。

3 Hive Catalog

虽然Hive 没有跟Flink、Iceberg类似的Catalog相关接口定义，但是在IMetaStoreClient接口有相似的实现，而且更完善：

上面只是截取了部分接口定义，实际上还有很多，感兴趣的读者自己去翻阅IMetaStoreClient接口定义。

Catalog管理

从前面介绍可知，Flink和Iceberg分别实现了多种Catalog的实例，在实际使用当中，如何方便跟使用方交互呢？

1 Flink Catalog

Flink通过定义类CatalogManager来组织当前系统中可用的Catalog和设置、查询当前Catalog等的信息：

@Internal public final class CatalogManager {   

 // A map between names and catalogs.   

 private final Map catalogs;   

 // The name of the current catalog and database    

private String currentCatalogName;        

private String currentDatabaseName;

 }

在Catalogmanager的外围，通过StreamTableEnvironment暴露给用户常用的操作接口，比如查询当前系统所有的Catalog，当前Catalog 的所有表和数据库等：

其中registerCatalog方法将Catalog实现注册到Catalogmanager，默认是MemoryCatalog。何为StreamTableEnvironment？文档中这么描述：

A table environment is responsible for:

• Connecting to external systems.
• Registering and retrieving Tables and other meta objects from a catalog.
• Executing SQL statements.
• Offering further configuration options.

StreamTableEnvironment的基本用法如下：

tableEnv.registerCatalog(catalogName, hiveCatalog);

 tableEnv.useCatalog(catalogName); 

tableEnv.executeSql("CREATE TABLE...");

tableEnv.executeSql会在注册的Catalog下创建数据表，如果没有指定Catalog和数据库，会在类型为GenericInMemoryCatalog，默认名为default_catalog 的默认default_db下创建表。比如下面的示例，在外部数据源mysql上创建了一张映射表，可以在Flink中对其进行读写操作：

-- register a MySQL table 'users' in Flink SQL 

CREATE TABLE MyUserTable (  

​    id BIGINT,  

​    name STRING, 

​    age INT,  

​    status BOOLEAN,  

​    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED ) 

​    WITH (   'connector' = 'jdbc',   'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase',   'table-name' = 'users' );

再比如下面，将Kafka指定的Topic user_behavior映射到Flink中的表KafkaTable，然后通过Flink对其进行读写：

CREATE TABLE KafkaTable (  

​    event_time TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'value.source.timestamp' VIRTUAL,  -- from Debezium format  

​    origin_table STRING METADATA FROM 'value.source.table' VIRTUAL, -- from Debezium format  

​    partition_id BIGINT METADATA FROM 'partition' VIRTUAL,  -- from Kafka connector 

​     offset BIGINT METADATA VIRTUAL,  -- from Kafka connector 

​     user_id BIGINT, 

​     item_id BIGINT,

​     behavior STRING ) 

WITH (

  'connector' = 'kafka', 

 'topic' = 'user_behavior', 

 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',  

'properties.group.id' = 'testGroup', 

 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', 

 'value.format' = 'debezium-json' 

);

Currently, PostgresCatalog is the only implementation of JDBC Catalog at the moment。如需使用，需要引入依赖：

  

​    org.apache.flink 

​     flink-connector-jdbc_2.11

​      1.14.0

 

使用方式示例：

JdbcCatalog catalog = new JdbcCatalog(name, defaultDatabase, username, password, baseUrl); 

tableEnv.registerCatalog("mypg", catalog); 

// set the JdbcCatalog as the current catalog of the session tableEnv.useCatalog("mypg");

2 Iceberg Catalog

Iceberg Catalog的CatalogLoader等价于Catalog Mamager，接口中实现了3种CatalogLoader：hadoop、Hive和custom，见下图：

在对外接口暴露中，通过TableLoader：

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一旦有了TableLoader，就可以通过去loadTable方法加载相应的表。上述接口可以通过API方便的调用，那如何通过SQL方式跟Iceberg交互呢？下面列举了Hive、Hadoop和Custom三种Catalog的用法：

CREATE CATALOG hive_catalog WITH (

  'type'='iceberg',  

'catalog-type'='hive', 

 'uri'='thrift://localhost:9083',

  'clients'='5',  'property-version'='1', 

 'warehouse'='hdfs://nn:8020/warehouse/path' ); 



CREATE CATALOG hadoop_catalog 

WITH (

  'type'='iceberg',

 'catalog-type'='hadoop',  

'warehouse'='hdfs://nn:8020/warehouse/path',

  'property-version'='1' ); 


CREATE CATALOG my_catalog WITH ( 

 'type'='iceberg', 

 'catalog-impl'='com.my.custom.CatalogImpl',  

'my-additional-catalog-config'='my-value' );

有了Catalog就可以进行通常的ddl了，比如创建一张表sample：

CREATE TABLE hive_catalog.default.sample (  

  id BIGINT COMMENT 'unique id',   

 data STRING );

3 Hive Catalog

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HiveMetaStoreClient、HiveMetaStoreClientPreCatalog、CacheableHiveMetaStoreClient和SessionHiveMetaStoreClient都是IMetaStoreClient接口类的实现，最常用的是HiveMetaStoreClient。在对外暴露接口方面，既可以使用HiveMetaStoreClient，也可以使用HCatalog。HCatalog是Hadoop的表存储管理工具，扩展了HiveMetaStoreClient的功能，它将Hive Metastore的表格数据公开给其他Hadoop应用程序，使得具有不同数据处理工具（Pig，MapReduce）的用户能够轻松将数据写入表格。它确保用户不必担心数据存储在何处或以何种格式存储。Hcatalog可以通过命令行及REST API来访问HiveMetaStore，允许你使用HiveQLDDL语法来定义表。

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以下是HCatalog的三个基本用途：

• 工具间通信——大多数复杂的Hadoop应用程序都会使用多种工具来处理相同的数据。它们可能将Pig和MapReduce的组合用于抽取、转换、加载(ETL)的实现，MapReduce用于实际的数据处理，而Hive用于分析查询。中心化元数据存储库的使用简化了数据共享，并确保了某个工具的执行结果总是对其他工具可见。
• 数据发现——对于大型Hadoop集群来说，常见的情形是应用程序和数据具有多样性。通常，一个应用程序的数据可以被其他应用程序使用，但试图发现这些情况需要大量跨应用程序的信息。在这种情况下，可以将HCatalog用作对任何应用程序可见的注册表。将数据在HCatalog中发布就可以让其他应用程序发现它们。
• 系统集成——HCatalog所提供的REST服务，打开了Hadoop数据和处理的大门，使其可以应用在整体的企业级数据和处理基础设施中。Hadoop以简易API和类似SQL语言的形式提供了简单的接口。

小结

Flink和Iceberg都实现了相似的Catalog 管理功能，前者通过CatalogManager，后者通过CatalogLoader。两者相同点都支持HMS和JDBC，但是Iceberg也有额外对Hadoop的支持。Hive Catalog因为出现较早，没有专门的CatalogManager，但是它的 MetaStoreClient接口实现了同样的功能，而且更为完善。不仅如此，HCatalog的引入解决不同Hadoop应用之间，按照统一规范的方式访问HDFS文件数据。另外，HMS 底层存储支持derby、jdbc数据库等。相比而言，Flink和Iceberg是横向发展，而Hive是纵向发展。

生态扩展

在Catalog之上，Flinl、Iceberg和Hive通过不同的方式来拓展自己的生态。

1 Flink Catalog

Flink主要通过Connector来连接不同类型的Source和Sink，Source比如Kafka、Kinesis、RabbitMQ、ActiveMQ等，Sink比如Kafka、Kinesis、RabbitMQ、ActiveMQ、HDFS、Redis、Elasticsearch、Cassandra等，使用这些Connector，需要引入相应的依赖包，对于系统自带的比如Socket、Files、Collections、Std Out等可以直接使用，除了上述类型之外，为满足自定义使用场景，Flink还提供了SourceFunction和SinkFunction。完整的系统生态支持类型列举如下：

2 Iceberg Catalog

Iceberg实现了名叫FlinkCatalog的Catalog，该Catalog不同于Iceberg的Catalog，是Flink定义的类型。理论上，Fink Source支持的的数据源都可以写入Iceberg。因此Iceberg的生态拓展方式可以这样描述：

3 Hive Catalog

Hive没有类似Connector的概念，Hive是通过HiveStorageHandler接口来提供对不同数据格式的访问，下面是Hive已经实现的StorageHandler：

其中比较常用的是DefaultStorageHandler、HBaseStorageHandler、DruidStorageHandler和JdbcStorageHandler。DefaultStorageHandler常用于基类，用于实现自定义StoargeHandler，JdbcStorageHandler较新。

引入Storage Handler，Hive用户使用SQL可读写外部数据源。ElasticSearch, Kafka，HBase等数据源的查询对非专业开发是有一定门槛的，借助Storage Handler，他们有了一种方便快捷的手段查询数据。另外，Hive作为数仓的核心组件，借助Storage Handler，数据导入导出可以统一以SQL实现，减少了大数据开发维护的技术栈。下图列举了常用的一些Storage Handler实现：

小结

在生态拓展方面，Flink主要通过Connector机制支持不同数据源和数据目的的读取和写入；Iceberg则借助Flink的Source Connector能力，向下支持基于Hadoop的数据入湖，间接方式来拓展生态边界；Hive通过HiveStorageHandler接口，外部通过实现HiveStorageHandler来接入对不同数据源的支持。在积极性方面，Flink处于积极进攻态势，Iceberg处于练内功阶段，Hive正在补短板，处于积极追赶态势。

总结

Catalog是大数据技术体系中至关重要的一环，本文从技术角度，从Catalog 的接口定义、Catalog的实现、Cataslog的管理和生态拓展几个方面比较了Flink、Iceberg和Hive在这方面的应用和发展，研究结果表明Flink、Iceberg和Hive都具备了一定的Catalog管理方面的能力，但是发展节奏不同：Flink在流计算方面发展较快，并且建立起了相对完善的生态，Iceberg处于后到一方，目前专注于湖上数据的组织管理，在数据获取方面通过拥抱Flink大腿来拓展生态边界，而Hive属于传统离线数据的元数据管理的绝对霸主，相对Flink等计算引擎，Hive向内发展，在纵向拓展方面发展很完善，在横向发展方面，目前处于查漏补缺，积极追赶阶段，比如实现了Streaming处理，在联邦查询方面，通过外部三方系统的支持，也拓展到了HBase、Kafka、Iceberg、JDBC等技术体系。而且Hive Metastore也被Flink、Iceberg深度依赖，看起来相当长时间都很难摆脱对HMS的依赖（也没有摆脱的必要），但是Hive还不具备对JDBC Catalog等自动元数据发现能力，因此如果需要开发新的Catalog Manager，较好的方式依然是像Flink、Iceberg做的那样，将HMS集成到系统之中，然后再横向拓展其他类型的Catalog。

参考链接

https://www.oracle.com/big-da...

https://iceberg.apache.org/#h...

https://nightlies.apache.org/...

https://trino.io/docs/current...

https://issues.apache.org/jir...

0505-使用Apache Hive3实现跨数据库的联邦查询

https://cwiki.apache.org/conf...

https://issues.apache.org/jir...