深度解读Flink 1.11：流批一体Hive数仓_大数据_李劲松（之信）

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Flink 1.11 features 已经冻结，流批一体在新版中是浓墨重彩的一笔，在此提前对 Flink 1.11 中流批一体方面的改善进行深度解读，大家可期待正式版本的发布。

Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓，给离线数仓带来 Flink 流处理实时且 Exactly-once 的能力。另外，Flink 1.11 完善了 Flink 自身的 Filesystem connector，大大提高了 Flink 的易用性。

数仓架构

离线数仓

传统的离线数仓是由 Hive 加上 HDFS 的方案，Hive 数仓有着成熟和稳定的大数据分析能力，结合调度和上下游工具，构建一个完整的数据处理分析平台，流程如下：

Flume 把数据导入 Hive 数仓
调度工具，调度 ETL 作业进行数据处理
在 Hive 数仓的表上，可以进行灵活的 Ad-hoc 查询
调度工具，调度聚合作业输出到 BI 层的数据库中

这个流程下的问题是：

导入过程不够灵活，这应该是一个灵活 SQL 流计算的过程
基于调度作业的级联计算，实时性太差
ETL 不能有流式的增量计算

实时数仓

针对离线数仓的特点，随着实时计算的流行，越来越多的公司引入实时数仓，实时数仓基于 Kafka + Flink streaming，定义全流程的流计算作业，有着秒级甚至毫秒的实时性。

但是，实时数仓的一个问题是历史数据只有 3-15 天，无法在其上做 Ad-hoc 的查询。如果搭建 Lambda 的离线+实时的架构，维护成本、计算存储成本、一致性保证、重复的开发会带来很大的负担。

Hive 实时化

Flink 1.11 为解决离线数仓的问题，给 Hive 数仓带来了实时化的能力，加强各环节的实时性的同时，又不会给架构造成太大的负担。

Hive streaming sink

实时数据导入 Hive 数仓，你是怎么做的？Flume、Spark Streaming 还是 Flink Datastream？千呼万唤，Table / SQL 层的 streaming file sink 来啦，Flink 1.11 支持 Filesystem connector [1] 和 Hive connector 的 streaming sink [2]。

注：图中 StreamingFileSink 的 Bucket 概念就是 Table/SQL 中的 Partition

Table/SQL 层的 streaming sink 不仅：

带来 Flink streaming 的实时/准实时的能力
支持 Filesystem connector 的全部 formats(csv,json,avro,parquet,orc)
支持 Hive table 的所有 formats
继承 Datastream StreamingFileSink 的所有特性：Exactly-once、支持 HDFS, S3

而且引入了新的机制：Partition commit。

一个合理的数仓的数据导入，它不止包含数据文件的写入，也包含了 Partition 的可见性提交。当某个 Partition 完成写入时，需要通知 Hive metastore 或者在文件夹内添加 SUCCESS 文件。Flink 1.11 的 Partition commit 机制可以让你：

Trigger：控制 Partition 提交的时机，可以根据 Watermark 加上从 Partition 中提取的时间来判断，也可以通过 Processing time 来判断。你可以控制：是想先尽快看到没写完的 Partition；还是保证写完 Partition 之后，再让下游看到它。
Policy：提交策略，内置支持 SUCCESS 文件和 Metastore 的提交，你也可以扩展提交的实现，比如在提交阶段触发 Hive 的 analysis 来生成统计信息，或者进行小文件的合并等等。

一个例子：

-- 结合Hive dialect使用Hive DDL语法SET table.sql-dialect=hive;CREATE TABLE hive_table (  user_id STRING,  order_amount DOUBLE) PARTITIONED BY (  dt STRING,  hour STRING) STORED AS PARQUET TBLPROPERTIES (  -- 使用partition中抽取时间，加上watermark决定partiton commit的时机  'sink.partition-commit.trigger'='partition-time',  -- 配置hour级别的partition时间抽取策略，这个例子中dt字段是yyyy-MM-dd格式的天，hour是0-23的小时，timestamp-pattern定义了如何从这两个partition字段推出完整的timestamp  'partition.time-extractor.timestamp-pattern'=’$dt $hour:00:00’,  -- 配置dalay为小时级，当 watermark > partition时间 + 1小时，会commit这个partition  'sink.partition-commit.delay'='1 h',  -- partitiion commit的策略是：先更新metastore(addPartition)，再写SUCCESS文件  'sink.partition-commit.policy.kind’='metastore,success-file') SET table.sql-dialect=default;CREATE TABLE kafka_table (  user_id STRING,  order_amount DOUBLE,  log_ts TIMESTAMP(3),  WATERMARK FOR log_ts AS log_ts - INTERVAL '5' SECOND) -- 可以结合Table Hints动态指定table properties [3]INSERT INTO TABLE hive_table SELECT user_id, order_amount, DATE_FORMAT(log_ts, 'yyyy-MM-dd'), DATE_FORMAT(log_ts, 'HH') FROM kafka_table;

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Hive streaming source

Hive 数仓中存在大量的 ETL 任务，这些任务往往是通过调度工具来周期性的运行，这样做主要有两个问题：

实时性不强，往往调度最小是小时级。
流程复杂，组件多，容易出现问题。

针对这些离线的 ETL 作业，Flink 1.11 为此开发了实时化的 Hive 流读，支持：

Partition 表，监控 Partition 的生成，增量读取新的 Partition。
非 Partition 表，监控文件夹内新文件的生成，增量读取新的文件。

你甚至可以使用 10 分钟级别的分区策略，使用 Flink 的 Hive streaming source 和 Hive streaming sink 可以大大提高 Hive 数仓的实时性到准实时分钟级 [4][5]，在实时化的同时，也支持针对 Table 全量的 Ad-hoc 查询，提高灵活性。

SELECT * FROM hive_table/*+ OPTIONS('streaming-source.enable'=’true’,'streaming-source.consume-start-offset'='2020-05-20') */;

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实时数据关联 Hive 表

在 Flink 与 Hive 集成的功能发布以后，我们收到最多的用户反馈之一就是希望能够将 Flink 的实时数据与离线的 Hive 表进行关联。因此，在 Flink 1.11 中，我们支持将实时表与 Hive 表进行 temporal join [6]。沿用 Flink 官方文档中的例子，假定 Orders 是实时表，而 LatestRates 是一张 Hive 表，用户可以通过以下语句进行 temporal join：

SELECT  o.amout, o.currency, r.rate, o.amount * r.rateFROM  Orders AS o  JOIN LatestRates FOR SYSTEM_TIME AS OF o.proctime AS r  ON r.currency = o.currency

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与 Hive 表进行 temporal join 目前只支持 processing time，我们会把 Hive 表的数据缓存到内存中，并按照固定的时间间隔去更新缓存的数据。用户可以通过参数“lookup.join.cache.ttl” 来控制缓存更新的间隔，默认间隔为一个小时。

“lookup.join.cache.ttl” 需要配置到 Hive 表的 property 当中，因此每张表可以有不同的配置。另外，由于需要将整张 Hive 表加载到内存中，因此目前只适用于 Hive 表较小的场景。

Hive 增强

Hive Dialect 语法兼容

Flink on Hive 用户并不能很好的使用 DDL，主要是因为：

Flink 1.10 中进一步完善了 DDL，但由于 Flink 与 Hive 在元数据语义上的差异，通过 Flink DDL 来操作 Hive 元数据的可用性比较差，仅能覆盖很少的应用场景。
使用 Flink 对接 Hive 的用户经常需要切换到 Hive CLI 来执行 DDL。

针对上述两个问题，我们提出了 FLIP-123 [7]，通过 Hive Dialect 为用户提供 Hive 语法兼容。该功能的最终目标，是为用户提供近似 Hive CLI/Beeline 的使用体验，让用户无需在 Flink 和 Hive 的 CLI 之间进行切换，甚至可以直接迁移部分 Hive 脚本到 Flink 中执行。

在 Flink 1.11 中，Hive Dialect 可以支持大部分常用的 DDL，比如 CREATE/ALTER TABLE、CHANGE/REPLACE COLUMN、ADD/DROP PARTITION 等等。为此，我们为 Hive Dialect 实现了一个独立的 parser，Flink 会根据用户指定的 Dialect 决定使用哪个 parser 来解析 SQL 语句。用户可以通过配置项“ table.sql-dialect ” 来指定使用的 SQL Dialect。它的默认值为 “default”，即 Flink 原生的 Dialect，而将其设置为 “hive” 时就开启了 Hive Dialect。对于 SQL 用户，可以在 yaml 文件中设置“table.sql-dialect” 来指定 session 的初始 Dialect，也可以通过 set 命令来动态调整需要使用的 Dialect，而无需重启 session。

Hive Dialect 目前所支持的具体功能可以参考 FLIP-123 或 Flink 的官方文档。另外，该功能的一些设计原则和使用注意事项如下：

Hive Dialect 只能用于操作 Hive 表，而不是 Flink 原生的表（如 Kafka、ES 的表），这也意味着 Hive Dialect 需要配合 HiveCatalog 使用。
使用 Hive Dialect 时，原有的 Flink 的一些语法可能会无法使用（例如 Flink 定义的类型别名），在需要使用 Flink 语法时可以动态切换到默认的 Dialect。
Hive Dialect 的 DDL 语法定义基于 Hive 的官方文档，而不同 Hive 版本之间语法可能会有轻微的差异，需要用户进行一定的调整。
Hive Dialect 的语法实现基于 Calcite，而 Calcite 与 Hive 有不同的保留关键字。因此，某些在 Hive 中可以直接作为标识符的关键字（如 “default” ），在 Hive Dialect 中可能需要用“`”进行转义。

向量化读取

Flink 1.10 中，Flink 已经支持了 ORC (Hive 2+) 的向量化读取支持，但是这很局限，为此，Flink 1.11 增加了更多的向量化支持：

ORC for Hive 1.x [8]
Parquet for Hive 1,2,3 [9]

也就是说已经补全了所有版本的 Parquet 和 ORC 向量化支持，默认是开启的，提供开关。

简化 Hive 依赖

Flink 1.10 中，Flink 文档中列出了所需的 Hive 相关依赖，推荐用户自行下载。但是这仍然稍显麻烦，所以在 1.11 中，Flink 提供了内置的依赖支持 [10]：

flink-sql-connector-hive-1.2.2_2.11-1.11.jar：Hive 1 的依赖版本。
flink-sql-connector-hive-2.2.0_2.11-1.11.jar：Hive 2.0 - 2.2 的依赖版本。
flink-sql-connector-hive-2.3.6_2.11-1.11.jar：Hive 2.3 的依赖版本。
flink-sql-connector-hive-3.1.2_2.11-1.11.jar：Hive 3 的依赖版本。

现在，你只需要单独下一个包，再搞定 HADOOP_CLASSPATH，即可运行 Flink on Hive。

Flink 增强

除了 Hive 相关的 features，Flink 1.11 也完成了大量其它关于流批一体的增强。

Flink Filesystem connector

Flink table 在长久以来只支持一个 csv 的 file system table，而且它还不支持 Partition，行为上在某些方面也有些不符合大数据计算的直觉。

在 Flink 1.11，重构了整个 Filesystem connector 的实现 [1]：

结合 Partition，现在，Filesystem connector 支持 SQL 中 Partition 的所有语义，支持 Partition 的 DDL，支持 Partition Pruning，支持静态/动态 Partition 的插入，支持 overwrite 的插入。
支持各种 Formats：
CSV
JSON
Aparch AVRO
Apache Parquet
Apache ORC.
支持 Batch 的读写。
支持 Streaming sink，也支持上述 Hive 支持的 Partition commit，支持写 Success 文件。

例子：

CREATE TABLE fs_table (  user_id STRING,  order_amount DOUBLE,  dt STRING,  hour STRING) PARTITIONED BY (dt, hour) WITH (  ’connector’=’filesystem’,  ’path’=’...’,  ’format’=’parquet’,  'partition.time-extractor.timestamp-pattern'=’$dt $hour:00:00’,  'sink.partition-commit.delay'='1 h',  ‘sink.partition-commit.policy.kind’='success-file'))
-- stream environment or batch environmentINSERT INTO TABLE fs_table SELECT user_id, order_amount, DATE_FORMAT(log_ts, 'yyyy-MM-dd'), DATE_FORMAT(log_ts, 'HH') FROM kafka_table;
-- 通过 Partition 查询SELECT * FROM fs_table WHERE dt=’2020-05-20’ and hour=’12’;

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引入 Max Slot

Yarn perJob 或者 session 模式在 1.11 之前是无限扩张的，没有办法限制它的资源使用，只能用 Yarn queue 等方式来限制。但是传统的批作业其实都是大并发，运行在局限的资源上，一部分一部分阶段性的运行，为此，Flink 1.11 引入 Max Slot 的配置[11]，限制 Yarn application 的资源使用。