字节跳动基于Doris的湖仓分析探索实践

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Doris简介

Doris是一种MPP架构的分析型数据库，主要面向多维分析，数据报表，用户画像分析等场景。自带分析引擎和存储引擎，支持向量化执行引擎，不依赖其他组件，兼容MySQL协议。

Apache Doris具备以下几个特点：

• 良好的架构设计，支持高并发低延时的查询服务，支持高吞吐量的交互式分析。多FE均可对外提供服务，并发增加时，线性扩充FE和BE即可支持高并发的查询请求。
• 支持批量数据load和流式数据load，支持数据更新。支持Update/Delete语法，unique/aggregate数据模型，支持动态更新数据，实时更新聚合指标。
• 提供了高可用，容错处理，高扩展的企业级特性。FE Leader错误异常，FE Follower秒级切换为新Leader继续对外提供服务。
• 支持聚合表和物化视图。多种数据模型，支持aggregate，replace等多种数据模型，支持创建rollup表，支持创建物化视图。rollup表和物化视图支持动态更新，无需用户手动处理。
• MySQL协议兼容，支持直接使用MySQL客户端连接，非常易用的数据应用对接。

Doris由Frontend（以下简称FE）和Backend（以下简称BE）组成，其中FE负责接受用户请求，编译，优化，分发执行计划，元数据管理，BE节点的管理等功能，BE负责执行由FE下发的执行计划，存储和管理用户数据。

数据湖格式Hudi简介

Hudi是下一代流式数据湖平台，为数据湖提供了表格式管理的能力，提供事务，ACID，MVCC，数据更新删除，增量数据读取等功能。支持Spark，Flink，Presto，Trino等多种计算引擎。

Hudi根据数据更新时行为不同分为两种表类型：

针对Hudi的两种表格式，存在3种不同的查询类型：

Doris分析Hudi数据的技术背景

在数仓业务中，随着业务对数据实时性的要求越来越高，T+1数仓业务逐渐往小时级，分钟级，甚至秒级演进。实时数仓的应用也越来越广，也经历了多个发展阶段。目前存在着多种解决方案。

Lambda架构

Lambda将数据处理流分为在线分析和离线分析分为两条不同的处理路径，两条路径互相独立，互不影响。

离线分析处理T+1数据，使用Hive/Spark处理大数据量，不可变数据，数据一般存储在HDFS等系统上。如果遇到数据更新，需要overwrite整张表或整个分区，成本比较高。

在线分析处理实时数据，使用Flink/Spark Streaming处理流式数据，分析处理秒级或分钟级流式数据，数据保存在Kafka或定期（分钟级）保存到HDFS中。

该套方案存在以下缺点：

• 同一套指标可能需要开发两份代码来进行在线分析和离线分析，维护复杂
• 数据应用查询指标时可能需要同时查询离线数据和在线数据，开发复杂
• 同时部署批处理和流式计算两套引擎，运维复杂
• 数据更新需要overwrite整张表或分区，成本高

Kappa架构

随着在线分析业务越来越多，Lambda架构的弊端就越来越明显，增加一个指标需要在线离线分别开发，维护困难，离线指标可能和在线指标对不齐，部署复杂，组件繁多。于是Kappa架构应运而生。

Kappa架构使用一套架构处理在线数据和离线数据，使用同一套引擎同时处理在线和离线数据，数据存储在消息队列上。

Kappa架构也有一定的局限：

• 流式计算引擎批处理能力较弱，处理大数据量性能较弱
• 数据存储使用消息队列，消息队列对数据存储有有效性限制，历史数据无法回溯
• 数据时序可能乱序，可能对部分对时序要求比较严格的应用造成数据错误
• 数据应用需要从消息队列中取数，需要开发适配接口，开发复杂

基于数据湖的实时数仓

针对Lambda架构和Kappa架构的缺陷，业界基于数据湖开发了Iceberg, Hudi, DeltaLake这些数据湖技术，使得数仓支持ACID, Update/Delete, 数据Time Travel, Schema Evolution等特性，使得数仓的时效性从小时级提升到分钟级，数据更新也支持部分更新，大大提高了数据更新的性能。兼具流式计算的实时性和批计算的吞吐量，支持的是近实时的场景。

以上方案中其中基于数据湖的应用最广，但数据湖模式无法支撑更高的秒级实时性，也无法直接对外提供数据服务，需要搭建其他的数据服务组件，系统较为复杂。基于此背景下，部分业务开始使用Doris来服务，业务数据分析师需要对Doris与Hudi中的数据进行联邦分析，此外在Doris对外提供数据服务时既要能查询Doris中数据，也要能加速查询离线业务中的数据湖数据，因此我们开发了Doris访问数据湖Hudi中数据的特性。

Doris分析Hudi数据的设计原理

基于以上背景，我们设计了Apache Doris中查询数据湖格式Hudi数据，因Hudi生态为java语言，而Apache Doris的执行节点BE为C++环境，而C++ 无法直接调用Hudi java SDK，针对这一点，我们有四种解决方案：

1. 实现Hudi C++ client，在BE中直接调用Hudi C++ client去读写Hudi表。

该方案需要完整实现一套Hudi C++ client，开发周期较长，后期Hudi行为变更需要同步修改Hudi C++ client，维护较为困难。

1. BE通过thrift协议发送读写请求至Broker，由Broker调用Hudi java client读取Hudi表。

该方案需要在Broker中增加读写Hudi数据的功能，目前Broker定位仅为fs的操作接口，引入Hudi打破了Broker的定位。第二，数据需要在BE和Broker之间传输，性能较低。

1. 在BE中使用JNI创建JVM，加载Hudi java client去读写Hudi表。

该方案需要在BE进程中维护JVM，有JVM调用Hudi java client对Hudi进行读写。读写逻辑使用Hudi社区java实现，可以维护与社区同步；同时数据在同一个进程中进行处理，性能较高。但需要在BE维护一个JVM，管理较为复杂。

1. 使用BE arrow parquet c++ api读取hudi parquet base file，hudi表中的delta file暂不处理。

该方案可以由BE直接读取hudi表的parquet文件，性能最高。但当前不支持base file和delta file的合并读取，因此仅支持COW表Snapshot Queries和MOR表的Read Optimized Queries，不支持Incremental Queries。

综上，我们选择方案四，第一期实现了COW表Snapshot Queries和MOR表的Read Optimized Queries，后面联合Hudi社区开发base file和delta file合并读取的C++接口。

Doris分析Hudi数据的技术实现

Doris中查询分析Hudi外表使用步骤非常简单。

创建Hudi外表

建表时指定engine为Hudi，同时指定Hudi外表的相关信息，如hive metastore uri，在hive metastore中的database和table名字等。

建表仅仅在Doris的元数据中增加一张表，无任何数据移动。

建表时支持指定全部或部分hudi schema，也支持不指定schema创建hudi外表。指定schema时必须与hiveMetaStore中hudi表的列名，类型一致。

Example：

查询Hudi外表

• 查询Hudi数据表时，FE在analazy阶段会查询元数据获取到Hudi外表的的hive metastore地址，从Hive metastore中获取hudi表的schema信息与文件路径。
• 获取hudi表的数据地址
• FE规划fragment增加HudiScanNode。HudiScanNode中获取Hudi table对应的data file文件列表。
• 根据Hudi table获取的data file列表生成scanRange
• 下发HudiScan 任务至BE节点
• BE节点根据HudiScanNode指定的Hudi外表文件路径调用native parquet reader进行数据读取。

目前Apche Doris查询Hudi表已合入社区，当前已支持COW表的Snapshot Query，支持MOR表的Read Optimized Query。对MOR表的Snapshot Query暂时还未支持，流式场景中的Incremental Query也没有支持。

后续还有几项工作需要处理，我们和社区也在积极合作进行中：

1. MOR表的Snapshot Query。MOR表实时读需要合并读取Data file与对应的Delta file，BE需要支持Delta file AVRO格式的读取，需要增加avro的native读取方式。
2. COW/MOR表的Incremental Query。支持实时业务中的增量读取。
3. BE读取Hudi base file和delta file的native接口。目前BE读取Hudi数据时，仅能读取data file，使用的是parquet的C++ SDK。后期我们和联合Hudi社区提供Huid base file和delta file的C++/Rust等语言的读取接口，在Doris BE中直接使用native接口来查询Hudi数据。

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