Flink、Iceberg、Hive元数据互通性研究

                               今日原则

不需要任何人的理解或引导，自然选择的试错过程就能实现改进。我们进行的学习也是这个道理。至少有三种学习能促进进化：以记忆为基础的学习（有意识地储存不断出现的信息，以便以后可以记起来）；潜意识的学习（从未进入意识的，我们从经验中习得的知识，但也会影响我们的决策）；与人类思考无关的“学习”，例如记录物种适应进程的基因的进化。我曾以为以记忆为基础的有意识的学习是最有力的，但后来我明白，试验和适应能带来更快的进步。

举个例子说明自然是如何不依靠思考而进步的，只需看看（能思考的）人类与（连大脑都没有的）病毒斗智斗勇的过程。病毒就像是聪明的国际象棋对手。病毒飞快地进化（通过将不同种类病毒的遗传物质结合在一起），让全球卫生领域里最聪明的人们忙的不可开交，不断思索对付病毒的方法。在当今这个时代，理解这一点尤为有用，因为今天的计算机可以运行大量展现进化过程的模拟程序，帮助我们看到什么是有效的，而什么又是无效的。

Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets. Iceberg adds tables to compute engines including Spark, Trino, PrestoDB, Flink and Hive using a high-performance table format that works just like a SQL table.

Iceberg作为一种表格式，定义了数据、元数据的组织方式，构建在数据存储格式之上，向上提供统一的“表”的语义。Iceberg通过Catalog来组织所有表，并提供了Catalog API接口来管理这些表，所谓Catalog就是一系列创建、删除、加载表的操作API（A Catalog API for table create, drop, and load operations）。从Catalog 接口可知常见的操作，如下图所示：

从Catalog接口可见，它将传统的用二元组（database，table）来标识表扩展为名字空间，并用实体TableIdentifier来标识：

public class TableIdentifier {
    private final Namespace namespace;
    private final String name;
    public static TableIdentifier of(String... names) {
        return new TableIdentifier(Namespace.of(Arrays.copyOf(names, names.length - 1)), names[names.length - 1]);
    }
    public static TableIdentifier of(Namespace namespace, String name) {
      return new TableIdentifier(namespace, name);
    }
    private TableIdentifier(Namespace namespace, String name) {
        this.namespace = namespace;
      this.name = name;
    }
}

名字空间数组Namespace第一项默认为database，比如TableIdentifier.of("db", "ns1","ns2", "tbl")构造的表标识Namespace为["db", "ns1","ns2"]，表名字为tbl，其中Namespace数组第一项默认为数据库名。

Iceberg元数据操作

Catalog元数据本身既可以存储到Hadoop HDFS文件系统也可以存储在Hive Metastore（HMS），前者提供元数据的分布式存储解决方案。下面代码是基于HadoopCatalog的存储方式示例：

File warehouse = new File("warehouse");
String warehouseLocation = warehouse.getAbsolutePath();
HadoopCatalog hadoopCatalog = new HadoopCatalog(new Configuration(), warehouseLocation);
TableIdentifier tbl1 = TableIdentifier.of("db", "tbl1");
TableIdentifier tbl2 = TableIdentifier.of("db", "tbl2");
TableIdentifier tbl3 = TableIdentifier.of("db", "ns1", "tbl3");
TableIdentifier tbl4 = TableIdentifier.of("db", "metadata", "metadata");
Lists.newArrayList(tbl1, tbl2, tbl3, tbl4).forEach(t ->
        hadoopCatalog.buildTable(t, SCHEMA)
                .withPartitionSpec(PartitionSpec.unpartitioned())
                .create());
List tbls1 = hadoopCatalog.listTables(Namespace.of("db"));
Table table = hadoopCatalog.loadTable(tbl1);
Set tblSet = Sets.newHashSet(tbls1.stream().map(t -> t.name()).iterator());

构造HadoopCatalog需要提供Configuration配置Hadoop的属性信息和warehouse Location位置信息，Location这里用本地文件系统目录来代替远程hdfs文件，本地目录结构演示如下：

其中最后一级目录metadata即为Iceberg表的元数据所在目录。下面代码是基于HiveCatalog的加载表的方式示例：

Map properties = new HashMap<>();
properties.put("type", "iceberg");
properties.put("property-version", "1");
properties.put("warehouse", parameterTool.get("warehouse"));
String catalogType = parameterTool.get("catalog_type","hive");
CatalogLoader catalogLoader = null;
properties.put("catalog-type", catalogType);
String thriftUri=String.format("thrift://localhost:%s", parameterTool.get("port","51846"));
properties.put("uri",thriftUri);
String HIVE_CATALOG = "iceberg_hive_catalog";
catalogLoader = CatalogLoader.hive(HIVE_CATALOG, new Configuration(), properties);
Catalog catalog = catalogLoader.loadCatalog();
TableIdentifier tableIdentifier =
        TableIdentifier.of(Namespace.of(parameterTool.get("hive_db")), parameterTool.get("hive_table"));
Table table = catalog.loadTable(tableIdentifier);
TableOperations operations = ((BaseTable) table).operations();
TableMetadata metadata = operations.current();
TableLoader tableLoader = TableLoader.fromCatalog(catalogLoader, tableIdentifier);

示例中创建了一个通用的CatalogLoader，它能够根据指定参数来创建HadoopCatalog或者HveCatalog。如果是HveCatalog，需要提供的基本属性为：

如果是HadoopCatalog，需要提供的基本属性为：

其中type，catalog-type，uri和warehouse必选。基于HveCatalog创建的表，按照Hive Metastore兼容的格式存储表的字段、分区、属性等基本信息，而跟Iceberg有关的表元数据信息仍然存储在warehouse指定的目录文件里面，比如下面图中示例表的创建语句：

其中比较重要的属性metadata_location指向了Iceberg表的元数据文件路径，基于此属性，就可以通过HMS定位到Iceberg表的所有信息。

Iceberg通过上述SDK提供了操作表的接口，从而统一不同的计算引擎使用入口，下面结合常用的Flink和Hive来看，它们如何跟Iceberg元数据打通。

Flink操作Iceberg元数据

下表列举了Flink 1.11.x支持的SQL操作：

下面代码是Flink 创建HadoopCatalog Iceberg的示例：

String createCartalogSql="CREATE CATALOG hadoop_catalog WITH (" +
        "'type'='iceberg',"+
        "'catalog-type'='hadoop'," +
        String.format("'warehouse'='%s',",warehouseLocation)+
        "'property-version'='1'"+
        ")";
System.out.println(createCartalogSql);
tableEnvironment.executeSql(createCartalogSql);
tableEnvironment.executeSql("USE catalog hadoop_catalog");
tableEnvironment.executeSql("CREATE DATABASE iceberg_db");
tableEnvironment.executeSql("USE iceberg_db");
tableEnvironment.executeSql("CREATE TABLE `hadoop_catalog`.`iceberg_db`.`sample` (" +
        "id BIGINT COMMENT 'unique id'," +
        "data STRING" +
        ")");
String [] tables=tableEnvironment.listTables();
TableLoader tableLoader = TableLoader.fromHadoopTable(warehouseLocation+"/iceberg_db/sample");
tableLoader.open();
Table table=tableLoader.loadTable();
Flink 读取Hadoop Iceberg
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
TableLoader tableLoader = TableLoader.fromHadoopTable(warehouseLocation+"/iceberg_db/sample");
DataStream batch = FlinkSource.forRowData()
     .env(env)
     .tableLoader(tableLoader)
     .streaming(false)
     .build();


// Print all records to stdout.
batch.print();


// Submit and execute this batch read job.
env.execute("Test Iceberg Batch Read");
Flink 写入Hadoop Iceberg
StreamExecutionEnvironment env = ...;


DataStream input = ... ;
Configuration hadoopConf = new Configuration();
TableLoader tableLoader = TableLoader.fromHadoopTable(warehouseLocation+"/iceberg_db/sample", hadoopConf);


FlinkSink.forRowData(input)
    .tableLoader(tableLoader)
    .build();


env.execute("Test Iceberg DataStream");

Hive操作Iceberg元数据

下表列举了Hive不同版本支持的SQL功能，最新Hive版本基于3.1.2。

从Hive引擎视角来看，它只有一个全局的运行时Catalog概念，而Iceberg可以支持不同的Catalog类型，Hive、Hadoop、第三方厂商的Catalog如AWS Glue和自定义Catalog。在实际应用场景中，Hive可能使用上述任意Catalog，甚至跨不同Catalog类型join数据，为此Hive提供了org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler（位于包iceberg-hive-runtime.jar）来支持读写Iceberg表，并通过iceberg.catalog属性来决定加载Iceberg表的方式。

上图说明了如何注册不同类型的Catalog，下面根据不同的使用方式举例说明。

1. 如果iceberg.catalog属性没有设置，默认使用HiveCatalog来加载

SET iceberg.catalog.another_hive.type=hive;
SET iceberg.catalog.another_hive.uri=thrift://localhost:55452;
SET iceberg.catalog.another_hive.clients=10;
SET iceberg.catalog.another_hive.warehouse=/Users/deepexi/workplace/hive-learn/warehouse;
CREATE TABLE test_db.test_tbl1 (
  id bigint, name string
) PARTITIONED BY (
  dept string
) STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler';

2. 如果iceberg.catalog属性设置了catalog名字，就用对应类型的catalog加载

SET iceberg.catalog.hadoop_cat.type=hadoop;
SET iceberg.catalog.hadoop_cat.warehouse=/Users/deepexi/workplace/hive-learn/hadoop_cat;
CREATE  TABLE test_db.test_tbl2(
         id bigint, name string
)
PARTITIONED BY (
         dept string
)
STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'
TBLPROPERTIES ('iceberg.catalog'='hadoop_cat');

3. 如果iceberg.catalog属性设置为location_based_table，就用HadoopCatalog从指定的location加载

CREATE TABLE test_db.test_tbl3  (
   id bigint, name string
)
 PARTITIONED BY (
         dept string
 ) 
STORED BY 'org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler' 
LOCATION '/Users/deepexi/workplace/hive-learn/warehouse/test_db/test_tbl3'
TBLPROPERTIES ('iceberg.catalog'='location_based_table');

小结

Iceberg作为开放的数据存储组织格式，衔接了数据存储和计算引擎，并且以一种通用的元数据存储方案出现，展现出相对于Hive Metastore更大的优势，比如支持元数据的分布式存储和扩展能力，在系统部署上排除了对HMS的依赖，降低了系统的复杂度。除此之外，Iceberg丰富的、更细粒度的统计元数据为上层应用提供更多的可能，因此基于HDFS（S3）等分布式系统存储的元数据系统方案是一个值得探索的方案，如下图中可以Iceberg SDK创建相应数据源的存储表并导入数据之后，再借助各种分布式计算引擎对数据进行消费处理，结果元数据既可以通过它们跟Iceberg互通的元数据操作能力，也可以基于Iceberg SDK创建表的方式注册到Iceberg Metastore，数据本身存储在独立的分布式文件（对象）系统中，而数据查询依然可以原生地通过Trino访问Iceberg Metastore。

参考链接

https://iceberg.apache.org/flink/

https://iceberg.apache.org/hive/