腾讯云流式湖仓统一存储实践

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本文将分享腾讯云流式湖仓的架构与实践。主要内容包括：

1. 流计算Oceanus介绍

2. 腾讯云流式湖仓架构

3. 腾讯云流式湖仓实践

4. 腾讯云流式湖仓发展规划

一、流计算Oceanus介绍

随着大数据技术的发展，客户对实时处理与分析需求日益增长，实时数据分析已成为驱动业务创新、提升竞争力的关键要素。传统批处理方式存在时效性差、数据孤岛、难以扩展等问题，因此需要实时计算来弥补。

腾讯云流计算基于开源的Apache Flink搭建，作为腾讯云大数据产品中的实时链路，是企业级实时大数据平台，具备一站式开发、5秒无缝衔接、亚秒延迟、低成本、安全稳定等特性。

二、腾讯云流式湖仓架构

接下来进入本次分享的核心部分，详细介绍腾讯云流式湖仓解决方案。

首先来介绍基于Iceberg的湖仓一体化基础方案，该方案以Iceberg为核心，其生态稳定，能提供强大的表管理与数据组织能力，支持大规模数据集高效处理，即便海量数据场景也可稳定运行，且生态集成良好，与主流大数据计算引擎（如Spark、Flink、Presto等）无缝对接，在腾讯云内部与DLC、EMR等大数据产品深度结合。Iceberg湖仓链路可以覆盖从实时流处理到离线批处理的完整数据链路，在腾讯云内部广泛应用于离线分析场景，因此腾讯云流式湖仓基于Iceberg设计。

回顾大数据链路发展，除离线链路外，许多客户都有实时链路需求。传统上，实时与离线业务客户常用Lambda架构搭建实时分析链路。在Lambda架构中，离线与实时链路分离，离线链路数据存储于Iceberg等离线存储引擎，后用Spark进行多层数据转换。在时效需求不高时，在数据规模支持与成本方面有优势。但随着实时场景增加，单一Iceberg方式难以满足业务需求，客户常采用Flink加Kafka方式构建实时分层链路，数据最终写入数据仓库或主流数据库（如CK、Doris等）。此链路虽可实现秒级延迟，但存在诸多问题。

其一，灵活性低，Kafka仅作数据管道，无法应用于数据探索、分析场景，且不能保存较长历史数据，限制用户使用灵活性，导致数据处理问题排查困难。

其二，成本高，实时链路单独存在，Kafka与Flink对state维护及存储计算资源需求大，导致成本较高。

其三，对update场景支持不足，Kafka写入非完整change log流时，后续接入Fink作业进行流式处理困难，虽Flink提供upset Kafka解决，但依赖本地状态存储，成本较高。

此外，Lambda架构将离线与实时链路、存储及计算引擎隔离，相同数据需多次重复存储，实时与离线计算逻辑需单独开发，维护、管理及业务变更成本高，因此需要新的架构来统一实时与离线分析链路，降低成本。

基于此，内部调研了社区原生Iceberg Upsert表方案，发现其存在一些问题。如Iceberg通过upsert表写入数据时，产生的数据是无序的，数据管理面临挑战。基于EQ DELETE的数据合并机制，在update场景下会产生非常大的合并开销，无法满足高数据量与扩展性需求。且无法支持点查与部分列更新功能，不能满足维表join和性能优化的需求。同时，该链路缺乏生成binlog的能力，无法适应流式写入与流读场景，限制了其在实时链路中的有效性。

针对这些问题，我们设计了全新的流式湖仓架构。该架构引入了LSM Tree来组织数据，解决数据无序问题。先排序再写入，确保高效的数据管理。Compaction过程中生成逻辑日志文件，并引入了额外的元数据描述LSM Tree结构与日志文件关系。

该方案的优势包括，可生成完整binlog，增强对实时数据流支持；LSM Tree自身的合并特性，可以减少数据合并开销，提升系统性能；支持部分列更新与点查功能，为后续state优化与增量计算方案提供了基础。

基于Iceberg生态的流式湖仓解决方案，采用了LSM Tree进行存储管理，支持高效逐行更新场景，数据写入时通过增强数据合并优化效率，支持单行数据部分列更新，使用户能够精准管理数据变更，应对复杂业务需求。流式湖仓可在数据处理过程中生成完整的change log记录，为下游（如Flink）提供支持，使增量处理与实时数据流管理成为可能。下游Flink作业可基于变更记录生成下一层数据，实现流式数据的高效管理。整体方案增强了数据的实时性与灵活性，提供了一体化流式湖仓体验。

从整体架构看，流式湖仓方案基于开源Iceberg生态建设，天然支持Iceberg兼容能力。如上图所示，蓝框部分为普通Iceberg写入，Flink写入数据并生成快照时生成Iceberg元数据。

腾讯云流式湖仓写入流程中，数据除先排序外，格式与原生Iceberg相同，生成原生元数据时，同时生成两份元数据。一份是调用原生Iceberg包生成的兼容元数据，与开源Iceberg社区完全一致，支持Iceberg主要功能（如影视分区、schema变更、partition变更等）及所有版本系统高效支持；另一份是湖仓原生元数据，包含LSM tree结构与逻辑日志文件等原生不支持信息，支持额外性能优化与流读场景。借助数据合并能力，生成的Iceberg表不含EQ DELETE记录，可高效读取。

支持用户基于Iceberg原生客户端数据写入能力，实现无缝集成与多数据源接入。其原理为客户通过原生客户端写入数据后，先在兼容元数据版本中生成新快照记录，系统定时任务或下次数据提交时，通过冲突检测识别新提交快照中的新增数据文件，提取并重新排序插入LSM tree的L0层，在兼容与流式湖仓元数据中重复提交，分别生成完整snapshot实现数据的正式提交。

基于LSM Tree的流式湖仓在写入过程中进行数据合并操作，确保数据准确有序及一致性，为后续数据读取提供性能保障。整体采用universal compaction策略平衡读写放大，保证全局有序并减少文件数量。

数据从L0层首次合并至L0层以上时，系统查询现有文件中相同组件前值，与新写入值合并生成binlog，更新现有pos deletion记录。为提升合并性能，引入了索引定位数据位置，并且在本地增加了热点文件缓存，以提升索引与合并性能。

支持pos deletion合并与更新，优化数据更新性能，系统支持内置与自定义值合并函数，应对不同业务需求，并实现了部分列更新与点查能力，丰富数据链路处理能力，满足复杂场景需求。

除数据合并外，流式湖仓在数据并发提交方面也有实现。数据文件写入后，流式湖仓通过提交生成众多源数据文件，在提交部分进行了并发提交优化，以提升性能。对比传统Iceberg单一节点完成snapshot生成，流式湖仓采用两阶段提交流程。多bucket需要提交时，commit算子并行完成所分配bucket源数据文件更新与历史文件合并操作，生成bucket级别的元数据文件后，由全局global committer算子完成快照生成。此设计在bucket较多时可显著提高数据提交性能，避免数据提交过程中的OM情况，保证高效数据处理。同时支持多流写入同一表，多个数据流可同时写入，结合部分列更新能力，实现类似多流join的效果。多流写入同一表时，每个流写入并提交，需保证写入快照可序列化，采用基于sequence number的冲突检测与提交重试机制。每次提交时，若发现更新快照，对应流需合并之前提交文件变化与最终快照并重新提交，确保数据一致性。此提交创新提高流式湖仓高并发场景性能，为用户提供灵活高效的数据管理体验。在该场景下，一般采用多流单流compaction方式实现数据合并，避免多流compaction冲突，优化数据合并与整理过程，保证数据高效存储与快速访问。

在CDC优化方面，CDC入湖是流式湖仓架构关键部分。流式湖仓架构中，客户先将业务数据同步至腾讯云流式湖仓，CDC是常用实时数据抽取方法，可及时捕捉原系统数据变化并传输至目标系统，保证数据实时性与一致性。在CDC过程中，提供整库同步能力，便于客户迁移数据库数据至流式湖仓，系统支持自动表结构变更，简化了数据同步管理操作，用户可轻松应对数据库schema调整。

具体实现中，CDC采用高效at-least-once数据同步模式，即便网络波动或系统故障，也能确保数据至少传输一次，避免丢失，通过目标端upsert功能保证端到端一致性，即数据传输中重复时，目标端可通过upsert操作更新已有数据，避免冗余与不一致。

在存量数据同步阶段，进行了显著优化，通过改进同步机制，经内部性能测试，实现了与开源相比10倍以上性能提升，体现在数据传输速度与系统资源占用上，同步大规模数据时可显著减少系统延迟与资源占用。

总体而言，CDC场景优化提升了数据同步效率与一致性，可为企业提供可靠的实时数据同步解决方案，从而更好地应对大规模数据管理与分析需求。

腾讯云流式湖仓的主要优势包括：

其一，统一存储，可简化离线与实时两套链路架构，打破传统Lambda架构数据存储壁垒，避免业务数据重复存储与不同引擎计算逻辑重复开发，通过统一数据存储与计算引擎可简化系统运维管理，降低运维成本。

其二，具有较强的实时处理能力，可生成完整changelog，使流处理引擎（如Flink）可对数据进行增量处理，保证实时数据实时性，基于RSM Tree引擎支持高效组件更新与部分列更新，以满足业务快速响应需求。

其三，数据访问灵活，基于开源Iceberg架构，与Iceberg生态完全兼容，支持无缝迁移现有Iceberg作业，支持Spark SQL、Trainer、Presto等多种查询引擎，可满足不同客户查询需求。

其四，性能优化，对大表数据提交流程进行了优化，提高了写入速度，采用高效分区策略，可减少存储空间，提高查询性能。

其五，成本低，通过实现存储与计算引擎统一，可避免数据冗余，降低企业成本。

三、腾讯云流式湖仓实践

腾讯流式湖仓方案广泛应用于多个行业与场景，如游戏、出行、教育、电商等。

以游戏行业为例，可实时采集玩家行为数据，反馈给开发团队，从而快速调整游戏内容、优化用户体验，通过实时湖仓增量处理数据，了解玩家偏好，推出个性化活动与推荐，增强用户粘性。

出行行业中，提供实时数据分析能力，监控交通流量与用户实时出行需求，动态调整车辆分配与路线规划，减少等待时间，提升服务质量，通过整合历史与实时数据预测需求高峰，优化调度资源配置，提升运营效率。

教育行业可在直播场景下跟踪学生学习进度，基于数据提供个性化教学建议。

电商行业通过流式湖仓帮助商家分析用户画像，实时监测行为数据，调整推荐算法与营销策略，快速适应市场变化，优化促销活动。

在基于腾讯流式湖仓的游戏行业实时直播买量数据分析场景中，用户链路为通过Flink或Spark将业务数据导入腾讯流式湖仓并实时整合。如玩家在游戏直播中点击、下载等互动行为数据与游戏分类等相关数据实时汇总，通过流式湖仓架构实时收集并分析。用户行为数据聚合到ODS层，小文件合并等治理操作可以保证查询准确性与高效性。流式湖仓的每一层可通过Doris关联外表进行OLAP分析，实现数据多次复用，也可通过DRC、MR中的Spark、Presto等引擎进行离线业务报表计算。

通过该案例可以展现出腾讯云流式湖仓的诸多优势，如灵活的数据写入与高效管理。直播中用户互动数据以实时或批量方式同步，系统根据业务需求灵活处理不同更新频率。批量数据写入时，Iceberg可自动完成小文件合并等优化操作，确保系统性能不因小文件过多而下降。还可进行实时聚合与多维分析，ODS层聚合数据通过流式湖仓生成changelog，经Flink进一步处理，如游戏直播下载与点击数据与用户信息、游戏分类等维表关联生成宽表，实现更深入实时分析，监控用户行为趋势，优化广告投放策略与直播内容，同时也可以通过部分列更新能力提高系统效率。

此外，多层数据复用与灵活查询，在流式湖仓架构中的每一层可多种方式分析计算，全面复用链路数据，如分析直播中历史行为数据，用Spark引擎离线处理并决策分析。

最后，统一存储简化了大数据管理，实现了成本控制，游戏行业需实时响应用户行为与离线分析历史数据，传统架构较为复杂，而流式湖仓实现了离线与实时链路统一，可避免重复存储与复杂系统维护。

针对车企与出行行业的车联网场景，需要分析运行过程中的车机信号，这些信号由车辆传感器上报，可能分批次上传，涉及大量数据更新操作。

客户早期使用传统架构，采用HBase加Hive链路，HBase用于快速检索，满足车辆上报场景下对单辆车特定信号快捷分析需求，但保存数据有限，无法长期管理；Hive用于离线分析，生成全面历史性报告，但分析延迟高，只能达到小时级。

客户痛点为储存成本高，同一数据在HBase与Hive中重复存储，受系统储存性能限制，成本较高；另外，时效性不够，基于Hive的离线分析在车辆运行出现问题需快速了解分析结果时，延时较高。

引入腾讯云流式湖仓方案后，数据采用Iceburg统一存储，既具备传统HBase按key查询的能力，又可以满足实时检索需求，也可实现离线分析能力，从而降低数据储存成本。流式湖仓还可实现实时增量计算，支持生成binlog能力，系统可以捕捉数据实时变更，将计算逻辑转换为增量计算，数据上报时无需等待批量处理结束，即可实时计算更新分析结果，提高分析实时性，在紧急业务场景（如故障发生）下可分钟级获取分析结果，未来有望优化至秒级。同时，系统管理优化，统一存储与计算。

四、腾讯云流式湖仓发展规划

最后简单分享一下后续发展规划。

腾讯云流式湖仓基于Iceberg生态系统，除了Iceberg之外，市面上还有其它一些优秀的湖格式。我们后续会考虑兼容Paimon，通过Paimon Adapter写入腾讯云流式湖仓中。同时会在稀疏数据场景、数据提交、合并检索加速等方面提供额外的优势。

后续还将支持秒级延迟秒级可见，支持二级索引，并考虑为流式湖仓提供专有API与完善的生态。

Q&A环节

Q

车联网场景中，热数据和冷数据是如何存储的？

A

目前均统一存储在Iceberg中。

Q

每个阶段为保证准确性，链路延迟大概是多少？

A

具体时间暂无法给出，但在车联网客户使用场景下，相比之前链路，延迟性能更优。

Q

车联网或其他场景的并发度如何？如何解决高并发场景问题？

A

高并发场景下，我们对提交部分进行了优化。传统Iceberg用单节点生成snapshot，我们采用两阶段提交流程。多个bucket提交时，先并行完成bucket元数据文件更新与历史文件合并，生成bucket级元数据文件，再由全局global committer完成快照生成。此设计在bucket数量较多时可提高写入性能，避免并发高导致的OM情况。

Q

计算过程中，使用Iceberg与Spark本身计算在性能对比（查询效率、内存使用、CPU使用等）方面的情况如何？

A

目前产品处于内测与标杆客户落地阶段，性能数据暂不方便提供。后续产品上线后，将基于市面上所有湖格式在基础场景上进行全面性能对比，届时可关注。

Q

这套能力能否在私有化部署中获得？

A

可以。最初在公有云产品上线，已通过客户落地，后续计划将场景下沉到私有化部署中，可实现完整1:1对应。

Q

湖格式中，Iceberg部分列更新特性及与Paimon的对比，以及流式湖仓对Paimon的支持计划如何？

A

最初选择Iceberg后发现其部分问题，在现有架构中已补齐列更新、检查、流读等能力。Paimon推广较多，客户有使用需求，计划在明年年初或今年年底兼容现有Paimon格式，并针对Paimon与Iceberg后续发展进行功能更新。

END

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