数据湖构建与计算

Posted 2021-12-08 阿里云云栖号

简介： 2021云栖大会云原生企业级数据湖专场，阿里云智能高级产品专家李冰为我们带来《数据湖构建与计算》的分享。本文主要从数据的入湖和管理、引擎的选择展开介绍了数据湖方案降本增效的特性。

摘要：2021云栖大会云原生企业级数据湖专场，阿里云智能高级产品专家李冰为我们带来《数据湖构建与计算》的分享。

本文主要从数据的入湖和管理、引擎的选择展开分享了数据湖方案降本增效的特性。

以下是精彩视频内容整理：

一、面临的挑战

• 数据如何入湖和管理
• 引擎如何选择

我们在前面的分享当中了解到了OSS将作为数据湖计算当中的中心化的存储。其实数据湖计算本质上就是输入来自各种云上的数据源，经过一系列的转化运算，最终能够支持上层计算的 BI 和 AI 的分析。那在整个数据湖的构建当中，其实我们需要考虑两个问题，一个是各种各样的数据，如何流入到 OSS 的存储当中，流入以后需要做怎样的管理和规划；第二个就是为了支持上层的业务，如何选择计算引擎。接下来我们带着这两个问题开始今天的分享。

二、数据湖的构建

如何进行数据湖构建与管理

如何搭建数据湖

• 存储配置

• 开通 OSS 存储
• 配置存储

• 元数据配置

• 元数据服务搭建
• 创建元数据
• 迁移元数据

• 数据迁移

• 实时数据/全量数据入湖
• 数据清洗
• 更新元数据

• 安全管理

• 数据权限配置
• 数据审计

• 数据计算与分析

• 交互式分析
• 数据仓库
• 实时分析
• 可视化报表分析
• 机器学习

需要解决的问题：

• 元数据服务搭建复杂，维护成本较高
• 实时数据入湖，开发周期长，运维成本高，需要构建流计算任务SparkStreaming/Flink 对数据进行清理
• 多个计算引擎，需要配置多套元数据，且需要考虑元数据同步，同步的准确性，实时性等问题
• 湖上的不同计算引擎使用了不同的权限体系，同一个资源的权限需要在多个引擎多次配置，配置和维护成本高

首先我们来看数据湖的构建。如果我们没有一个标准的云产品，我们在云上怎么样去搭建数据湖呢？我拆解了一下，大概需要五部分。

首先要选择一个存储，我们开通了 OSS 服务以后，选择一个 burket，然后做一些基本的配置。第二步就是数据已经存到 OSS 以后，如何管理数据的元数据。这里面可能会涉及到目录的编排、scheme 的设计等。这一步其实是非常重要的，因为它会关系到后面的运算。在数据湖计算当中，存储是统一，计算是支持多类计算引擎的，所以我们在设计元数据的时候，需要考虑如何让它被所有的计算引擎去消费；当计算引擎对数据做了变更以后，元数据怎么样做到同步，保持一致性。元数据设计完以后，我们就需要考虑重头戏--数据的迁移。我们知道数据通常分为两大部分，一个是原始的历史数据怎么全量到云上，这部分我们会通过一些工具，一次性的把它导入到 OSS 当中；还有一个需要去考虑的就是增量数据怎么样能够实时的入湖，入湖以后选择什么样的格式？这些数据进入数据湖以后，是否需要修改，修改的话对上面的引擎有没有影响？数据变了以后，对元数据怎么样把这个消息带过去？以上是我们在做数据迁移时需要考虑和解决的问题。

然后就是安全，我们知道数据湖虽然是开放的，但是访问权限是有限制的，不能所有用户都可以访问这些数据，所以我们要有一个统一的权限规划。这里面我们需要考虑的问题是，这个权限是否可以被所有的引擎所读到和了解？如果我用了五种引擎，每一种引擎都设置他自己的权限和配置，这样对于使用和运维其实都是非常大的一个困扰。

数据湖构建 Data Lake Formation

• 元数据管理

• 统一元数据管理，对接多种计算引擎
• 兼容开源生态API
• 自动生成元数据，降低使用成本
• 提供一键式元数据迁移方案

• 访问控制

• 集中数据访问权限控制，多引擎统一集中式赋权
• 数据访问日志审计，统计数据访问信息

• 数据入湖

• 支持多种数据源入湖，mysql、Polardb、SLS、OTS、Kafka等
• 离线/实时入湖，支持Delta/Hudi等多种数据湖格式

• 数据探索

• 支持便捷的数据探查能力，快速对湖内（OSS）数据进行探索与分析
• 支持 Spark SQL 语法

基于前面的这些问题，在阿里云上，我们提供了这样一个产品帮助大家来完成数据湖的构建。这个产品叫 Data Lake Formation，简称 DLF。DLF 主要提供了四个能力。首先是数据的入湖，我们知道数据源是多种多样的，所以 DLF 数据入湖的这个功能，也是支持了阿里云上很多比较通用和标准的数据源，比如 MySQL，SLS、 Kafka 等等。针对入湖，用户可以选择不同的入湖方式。离线还是实时、数据以什么格式进入？包括在入湖的过程当中，是否加入一些简单的计算，对这些数据做一些清理？或者加入一些自定义 UDF，以上这些能力在 DLF 当中都是支持的。然后数据进入以后，元数据的部分，我们对外会提供了一个统一的元数据接口。这个接口是可以被阿里云上的大部分引擎去消费的，包括 EMR、Databricks、PAI、 MaxCompute、Hologres 等等。并且这个元数据是支持一键同步的，比如我在 RDS 里面有一份元数据，转化成数据湖的方案以后，库表信息可以通过一键的方式同步到 DLF 当中。第三点就是权限的配置，用户只需要设置一次，比如某一个用户，对某一份数据有怎样的读取权限，设置好之后就可以被上面所有的引擎所共用。在这基础之上，DLF 还提供一个叫数据探索的能力，这个是一个开箱即用的功能。用户数据进入到数据湖以后，可以通过它做一个快速的验证。可以输入标准的 Spark SQL 语法，然后就可以查询出结果是不是用户所需要的，来验证这个数据的正确性。

三、数据湖的计算

阿里云 EMR 开源大数据平台

说完了前面的数据湖构建以后，下一部分就是计算。其实在阿里云上，我们有一个产品叫 EMR,与其说 EMR 是一个产品，不如说它更像是一个开源大数据平台。在这个平台上，我们提供非常多的 Hadoop 开源生态引擎，用户几乎可以在这里面找到所有能够满足业务场景的引擎。首先 EMR 是构建在云原生的基础资源之上的，它是构建在 ECS 之上的，如果你有 ACK 的容器服务，也可以部署在容器上。然后存储的话，可以存到 OSS 上，然后有一个基础的管控平台，在这个平台上，会给用户提供一些运维部署、资源管理、弹性伸缩等等这样的能力，最终目的就是帮助用户更简单，更容易的去运维大数据集群。然后 EMR 的引擎部分，一共提供了几十种不同的丰富的引擎，这里面罗列了几个比较代表性的，用户可以根据不同的业务需求去选择。值得一提的是，所有的引擎都可以作为数据湖的引擎，可以去消费 OSS 数据，把 OSS 作为它的最终存储。同时它可以对接到 DLF 上面，用户做完了元数据的配置、权限的配置后，就可以很方便的在 EMR 上去切换不同的引擎，这样可以达到元数据的统一和数据的统一。

主要解决两大问题

• 降低成本

• 硬件成本
• 改造和使用成本
• 运维成本

• 提高效率

• 性能
• 资源利用率
• 可扩展性

我们自己构建大数据平台的时候，其实比较关心的核心的两个问题，一个是成本，还有一个就是效率。这个也是 EMR 主要去解决的两个问题。这里面的成本其实包括三个方面，硬件的成本、软件的成本，还有后期运维的成本。相信这些是大家在线下去构建自己的大数据平台当中，一定会遇到的非常头疼和急需面对的问题。另外与它相对应的效率，我们希望能够最大限度的去提高资源的利用率。同时希望集群是具有灵活性和可扩展性的。接下来我们看一下 EMR 是怎么样去解决这两个问题的。

全新容器化部署EMR on ACK

• 节省成本

• 复用已有 ACK 集群的空闲资源
• 大数据和在线应用程序共享集群资源，削峰填谷

• 简化运维

• 一套运维体系，一套集群管理

• 提升效率

• 利用 ACK/ECI 的资源快速交付能力，资源获取时间更短；
• 结合自研 Remote Shuffle Service，Spark 内核及资源调度优化，满足生产级业务需求

首先，EMR 在今年推出了一个新的特性，就是容器化的部署方案。之前传统的 EMR 都是部署在 ECS 上的，现在 EMR 可以部署在 ACK 上。这里的 ACK 其实是一个已有的 ACK 集群。随着大数据生态的发展，Kubernetes 这个技术也越来越成熟，很多用户会把自己在线的业务，甚至是一些在线的作业去跑在 ACK 集群上。但是在线的业务有一个特点，它使用的时间通常在白天，这样就造成了晚上这部分计算资源的空闲。相比较大数据而言，很多是为了支持报表类的业务，所以它使用资源的高峰期大多在晚上。如果能够把大数据作业和在线作业跑在一套系统里面，对用户来说就达到了削峰填谷、资源重复利用的能力。同时从运维的角度，只需要运维一套 ACK 的集群，这样就可以统一运维体系，降低运维成本。从 EMR 这一侧的引擎来说，从开源上大数据跑在 ACK 上，其实还是一个相对初期的阶段，可能它有一些特性在企业级的应用上是没办法支持的。基于这一点，EMR 也做了很多引擎上的优化，包括提供了这种 Remote Shuffle 的能力，它主要是为了解决在 ACK 上的挂盘问题，另外在调度上面也做了很多深入的优化，能够满足用户大数据量的企业级的查询分析需求。

弹性伸缩

EMR 集群：固定资源 -> 固定资源 + 弹性动态资源

和线下的 IDC 集群相比，云上最显著的一个特性就是动态和可扩展性。为了最大限度的发挥这部分的价值， EMR 提供了集群级别的弹性伸缩。简单来说就是比如原先有一个集群，这个集群是固定的，假设有100台节点，7×24小时去跑。但其实在这100台节点当中，可能大部分时间只用了里面50%的能力，这个时候会把集群做一个拆分，一部分只保留固定的计算资源，其他的高峰期则用一个弹性的资源去弥补，这样就可以从硬件资源的使用上面去压缩成本。另外在 EMR 里面，对于弹性资源的部分是支持成本优化模式的。在 ECS 里面它有一种实力叫挑战式的实力，这种实力它的收费方式会比按量付费更便宜，这样就可以进一步的压缩计算的成本，真正做到按需创建机器资源，用户去谈这部分资源的时候，也可以按照自己的集群的负载或者是时间段去灵活的控制。

引擎优化

Spark

• 支持Spark 3.1.2，相对社区版Spark 2，性能提升3倍以上
• 针对复杂分析场景优化，TPC-DS较社区版提速59%
• 在ACK场景下，优化了调度性能，较社区版K8S有4倍提升

Hive

• TPC-DS 特定 SQL 达到数倍性能提升，整体性能提升19%；
• 针对大表 Join 的性能优化

JindoFS

• OSS 访问加速，提供标准的 HDFS 访问接口，支持 EMR 所有引擎
• 冷热数据自动分离，对计算层透明
• 对文件的 ls/delete/rename 等操作，较开源方案性能数倍提升

传统的大数据集群是跑在 Hadoop 生态下面的，它本身的存储是 HDFS ，转换到数据湖以后，当你的介质变成了不是本地的 OSS 时，需要引擎上面做很多支持。我列举了几个比较有代表性的，比如 Spark、Hive，在官方的 TPC-DS上面可以看到我们的成绩是优于社区数倍的。另外值得一提的就是 JindoFS ，这个组件是 EMR 自研的一个组件，可以把它看做承上启下的作用。对下面底层的话，它的数据还是存储在 OSS 上面，对上层的引擎除了在接口上面的支持以外，更多的是对 OSS 的访问做了一个加速，并且让引擎能够很透明的去使用 OSS。数据落进来以后可以做到自动的冷热分离，并且我们和 OSS 团队做了深度的优化，OSS 在做一些文件级别的操作，尤其是小文件的操作上面，性能都要比开源的方案或者甚至有的场景下会比 HDFS 的性能更好。

丰富的生态

• 更多开源组件

ClickHouse、StarRocks、EMR Studio（Notebook，AirFlow）、Spark 3.0 等

• 深度云产品集成

阿里云 DataWorks、阿里云容器服务（ACK）、云监控等

• 支持更多三方产品

Databricks、Cloudera、Confluent、神策等

EMR 更多的是一个开源的开放的大数据平台，在这个平台上面不仅有开源的产品，这部分的组件会根据市场情况逐步增加到平台中。除此以外，作为阿里云上的一款产品，EMR 会和像 DataWorks、ACK、甚至还有云监控等产品做一个深度的集成，方便大家能充分利用阿里云上其他云产品的特性。除此之外，EMR 还会支持更多的第三方产品，比如 Databricks、Cloudera、Confluent、神策等来让平台有更好的扩展性和可集成性。

使用 EMR 降本增效

• 使用弹性伸缩，动态调整集群规模，按需购买 ECS 资源
• 利用已有 ACK 集群，大数据和在线应用共享计算资源
• EMR 计算引擎的优化，提高任务执行效率
• OSS 访问利器 JindoFS，让迁移更平滑

最后总结一下，其实 EMR 能够达到降本增效主要是从硬件和软件两方面。硬件上让计算更按需进行，不会有过多资源上的浪费；软件上通过提升引擎的性能来做到加速，让单位的计算的成本更低。

四、小结

回到最开始提到的问题，构建数据湖的时候，我们首先会使用 DLF 来完成数据的入湖和元数据的管理；通过 EMR 上丰富的引擎来构建计算平台；然后利用 OSS 的存储来发挥最大的价值，做数据的冷热分层，从而使整体的数据湖方案能够达到降本增效的目的。

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