Clustering

什么是Clustering

即数据布局，该服务可重新组织数据以提高查询性能，也不会影响摄取速度。

Clustering架构

Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作，如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hudi表。为了能够在文件大小和入湖速度之间进行权衡，Hudi提供了一个hoodie.parquet.small.file.limit配置来设置最小文件大小。用户可以将该配置设置为“0”，以强制新数据写入新的文件组，或设置为更高的值以确保新数据被“填充”到现有小的文件组中，直到达到指定大小为止，但其会增加摄取延迟。

为能够支持快速摄取的同时不影响查询性能，引入了Clustering服务来重写数据以优化Hudi数据湖文件的布局。

Clustering服务可以异步或同步运行，Clustering会添加了一种新的REPLACE操作类型，该操作类型将在Hudi元数据时间轴中标记Clustering操作。

Clustering服务基于Hudi的MVCC设计，允许继续插入新数据，而Clustering操作在后台运行以重新格式化数据布局，从而确保并发读写者之间的快照隔离。

总体而言Clustering分为两个部分：

• 调度Clustering：使用可插拔的Clustering策略创建Clustering计划。
  1. 识别符合Clustering条件的文件：根据所选的Clustering策略，调度逻辑将识别符合Clustering条件的文件。
  2. 根据特定条件对符合Clustering条件的文件进行分组。每个组的数据大小应为targetFileSize的倍数。分组是计划中定义的"策略"的一部分。此外还有一个选项可以限制组大小，以改善并行性并避免混排大量数据。
  3. 将Clustering计划以avro元数据格式保存到时间线。
• 执行Clustering：使用执行策略处理计划以创建新文件并替换旧文件。
  1. 读取Clustering计划，并获得ClusteringGroups，其标记了需要进行Clustering的文件组。
  2. 对于每个组使用strategyParams实例化适当的策略类（例如：sortColumns），然后应用该策略重写数据。
  3. 创建一个REPLACE提交，并更新HoodieReplaceCommitMetadata中的元数据。

如何执行Clustering

1. 同步执行Clustering配置。

   在写入时加上配置参数：

   option("hoodie.clustering.inline", "true").

   option("hoodie.clustering.inline.max.commits", "4").

   option("hoodie.clustering.plan.strategy.target.file.max.bytes", "1073741824").

   option("hoodie.clustering.plan.strategy.small.file.limit", "629145600").

   option("hoodie.clustering.plan.strategy.sort.columns", "column1,column2").

2. 异步执行Clustering：

   spark-submit --master yarn --class org.apache.hudi.utilities.HoodieClusteringJob /opt/client/Hudi/hudi/lib/hudi-utilities*.jar --schedule --base-path <table_path> --table-name <table_name> --props /tmp/clusteringjob.properties --spark-memory 1g

   spark-submit --master yarn --driver-memory 16G --executor-memory 12G --executor-cores 4 --num-executors 4 --class org.apache.hudi.utilities.HoodieClusteringJob /opt/client/Hudi/hudi/lib/hudi-utilities*.jar --base-path <table_path> --instant-time 20210605112954 --table-name <table_name> --props /tmp/clusteringjob.properties --spark-memory 12g

3. 指定clustering的排序方式和排序列：

   当前clustering支持linear、z-order、hilbert 三种排序方式，可以通过option方式或者set方式来设置。

   • linear：普通排序，默认排序，适合排序一个字段， 或者多个低级字段。
   • z-order和hilbert：多维排序，需要指定“hoodie.layout.optimize.strategy”为z-order或者hilbert。

     适合排序多个字段，例如查询条件中涉及到多个字段。推荐排序字段的个数2到4个。

     hilbert多维排序效果比z-order好，但是排序效率没z-order高。

详细配置请参考配置参考。

1. Clustering的排序列不允许值存在null，是spark rdd的限制。
2. 当target.file.max.bytes的值较大时，启动Clustering执行需要提高--spark-memory，否则会导致executor内存溢出。
3. 当前clean不支持清理Clustering失败后的垃圾文件。
4. Clustering后可能出现新文件大小不等引起数据倾斜的情况。
5. cluster不支持和upsert并发。
6. 如果clustering处于inflight状态，该FileGroup下的文件不支持Update操作。