华为云实时数据湖查询优化

导读 本文将介绍华为云在实时数据湖查询方面的优化以及一些建议。主要内容包括四大部分：

1. 华为云数据湖介绍

2. Hudi查询能力介绍

3. 华为云基于Hudi的性能优化

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分享嘉宾｜孟涛 华为 高级工程师

编辑整理｜唐洪超 hotata

出品社区｜DataFun

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01/华为云数据湖介绍

首先对华为云数据湖进行一下简要的介绍。

华为云数据湖一直在不断演进。从上图中可以看到，华为云底层是HDFS以及华为云自己的OBS。历史数据批量入库，采用 CDM 方式，通过DGC调度把数据导入到Hudi里面，当贴源表使用。增量任务通过CDL 去实时抓取数据源的binlog日志，实时同步到贴源层。从贴源层到汇总层，再到集市层，都是以Hudi表为基准。对于增量ETL，我们提供了以Flink SQL 为基础的流式计算能力。对于批量计算，我们提供了 Spark 以及 SparkSQL两种方式。对外暴露查询接口采用的是HetuEngine，它基于社区的PrestoDB做了一些增强。本文中将着重介绍在交互式分析方面，我们做了哪些增强。Hudi本身属于Hadoop体系，因此Hetu或者Presto对接Hudi有着一些天然的优势。我们希望尝试优化HetuEngine，以达到一个专业 MPP 数据库的水平。

02 /Hudi查询能力介绍

这一部分介绍Hudi开源社区已经具备的一些查询能力。

1. Hudi介绍

我们之所以选择 Hudi作为数据湖的一个基准，是因为Hudi每年都在不断地变化，功能越来越强大，越来越丰富。最开始Hudi仅仅把自己定义成一个数据文件组织层，包装ADF、包装 pipeline文件，对外提供一些仓的能力、ACID的能力。但是随着社区的慢慢发展，它现在已经逐渐演化成一个流批一体的真正的 server 形态了。

Hudi提供流式挖掘、增量查询，以及丰富的仓的能力，比如高效的更新删除能力，可插拔的索引。还有关系型数据库常见的事务、MVCC、并发管理以及 schema evolution和time travel等能力。

Hudi还可以帮我们去解决一些比较麻烦的小文件合并的问题。并且提供了clustering 等一系列功能去使数据的布局更加紧凑，从而提升查询效率。

Hudi还有着丰富的生态支持，支持Flink/Spark 写入，以及Presto、Hive、Spark、Flink以及Doris的查询。可见Hudi具备丰富的流处理能力和仓的能力。所以我们选择了Hudi作为实时数仓的基础。

2. Clustering

Hudi在查询方面的优化，主要有两点，一点是clustering，另一点是MDT。首先来看一下clustering。

Clustering从字面翻译是聚合的意思，它是一种数据布局优化。数据在写入表中时，如果按照某些规则做一些聚合性的处理，就可以在查询的时候达到比较好的效果。比如最简单的就是order，我们直接对表的某一列做排序，最终存入的数据是有序的，我们在查询的时候就可以利用每个存储文件的Min-max信息对文件进行裁剪，大幅度减少扫描数据的量，从而提升查询性能。

上图中给出了一个简单的例子，如果对数据a列做排序，假如生成了 3 个文件，我们会发现每个parquet文件的minValue_a和maxValue_a都是错开的，不会有交叉。比如a<10，只可能存在 parquet1 里面，这样查询时就可以忽略掉另外两个文件，查询数据量就少了66%。对性能提升有很大帮助。

另外在0.10版本，Hudi有z-order和hilbert这种高阶的聚类算法的加入，引入这类算法主要是为了解决sort无法多列排序的问题。如果只排一列，sort排得很均匀，每个文件的 Min/Max 是不交叉的；但如果是排多列，sort只会按第一列来排，后面那几列就随机了。所以空间曲线z-order/hilbert就相当于一个加权，最终排序的结果是整体有序的，在多维查询的效果是比较好。

在实际生产环境中，hilbert的聚合效果要比z-order好，当然其构建成本也会相对较大，在选择多列排序的时候，可以优先选择hilbert算法，当然如果只有单列还是建议直接用 sort 的方式。

综上，Clustering的目的就是为了使数据具有更好的聚合性，从而在查询时过滤掉无用数据，提升查询性能。

3.MDT

Hudi第二大查询优化是MDT。MDT 是Hudi的一个内表，对用户是不暴露的，Hudi自己维护管理。它是一张hudi mor分区表，里面有三个分区，第一个分区放的是文件和分区信息，第二个分区放的是列统计信息，第三个分区放的是主键的 bloomfilter信息。当然统计信息和bloomfilter信息这两个分区只有当开启配置选项的时候才会产生，默认只会产生文件和分区信息。

首先来看一下文件与分区信息，一个查询引擎，要查一张大表的时候，首先肯定要确定要扫描哪些文件，从文件系统中list出要读的文件。扫描的过程对文件系统的list性能有一定压力，HDFS list 性能相对来说还是比较高的；但是对于对象存储，list 性能是灾难性的。如图中社区的一张对比图，从图中可以看到使用MDT的性能要远远超过直接在S3 上做list。所以 MDT的第一个分区，主要是解决构建扫描文件过程中开销过大的问题。表越大，S3 的 list 性能越差，而MDT的优势就越明显。

第二，列统计信息。主要是配合上面讲过的clustering。Clustering一般要指定排序 order 或者是z-order。经过排序之后，每个文件的 Min/Max值是不会冲突的，或者冲突很小。我们把每个文件的统计信息存起来，执行引擎可以利用列统计信息，去裁掉一些不需要的文件。

第三，bloomfilter，当前社区主要是用它来做快速的更新，而非查询，而且只有主键的bloomfilter。这里不做详细探讨，因为bloomfilter的表存储很大，把它加载进内存中，耗时还是比较长的。

以上就是当前Hudi社区在查询方面所做的优化。

03 /华为云基于Hudi的性能优化

这一章节将介绍华为云基于开源Hudi所做的性能优化。

1. Hudi索引优化

索引是为了加快检索速度而创建的一种存储结构，是一种空间换时间的设计思想，作用可以理解为书的目录，通过目录我们可以快速检索到需要的内容。常见的索引类型有数据索引、二级索引、前缀索引等。

数据索引，比如对数据做分区，或者是sort、z-order等，这些操作不会产生额外的存储信息，不会产生索引文件。但是由于做了排序或者分区，可以去做分区裁剪，或者是文件级别的FileSkipping，从而提升查询效率。

Lucene和bitmap 这种二级索引对数据排序是没要求的，可以在任意表上去构建。但它们是典型的空间换时间的思想，会产生比较大的索引，在查询的时候由查询引擎去加载这些索引，再去做相应的文件裁剪。

不同索引都有各自的优缺点，引入这些索引可以提升查询效果。但并不是某一种索引就可以适用各种场景，不同索引适用于不同的场景。接下来将具体介绍数据索引Min-max、Lucene索引和Bitmap索引，并对比各种索引的优缺点，给出使用建议。

2. 基于MDT的Min-max索引

首先来解释数据索引Min-max。前文提到 MDT的第二个分区里面存的是每个文件的Min-max索引。数据通过 Spark /Flink 入库，且开启Hudi的MDT时，会自动在Hudi表里面去生成一个MDT内表，这里面放了一个分区，即Col_stat_index，存放的是每个文件对于某一列/某几列的Min-max值。查询的时候Hetu或者Spark 会加载MDT的列统计信息对文件做裁剪。

Col_stat_index加载到内存汇总是有一定耗时的，为了加快MDT数据的加载，所以社区针对这一过程设计了一个非常巧妙的方法，用Hfile去保存这些统计信息,而Hfile 具有非常高效的KV检查能力,当需要查询某个文件的统计信息时，可以直接查询对应的Hfile，基本可以在几十毫秒内返回。这比直接把数据全加载到内存里面要省时省力不少。

需要再次强调的是，Min-max索引有效的前提是：要么在入库前数据已经按照常用条件排序完成；要么就是入库后采用Clustering指定排序列。只有这样使得数据有序，Min-max值才有意义，查询的时候才能更好地去裁剪数据。

3. Lucene

接下来介绍二级索引中的lucene。Lucene是apache的一个开源搜索工具，它的检索效率很高，solr和 es都是基于此开发的。Lucene具有非常强大的倒排索引能力，可以赋予Hudi更高效的多维查询和文件检索能力。

Lucene强大的检索能力来源于倒排。如上图中所示的例子，首先是正向索引，我们将文档ID作为每个文档的唯一标识。接着用lucene倒排，lucene会对字段内容做分词， 这里会把西安、大唐不夜城和回民街这三个词分开；然后记录每个分词和其所在的文档的映射关系。西安对应的文档ID 是 1和 2，也就是在文档 1 和2 中出现过西安这个词。当要查询西安时，就要扫描文档1 和 2；要查大唐不夜城，就只需要扫描文档1就行了。有了基本概念，我们来看一下如何将其引入到大数据中。

其实文档ID可以按照业务的实际情况去做定义，上述案例是定义成文档，如果把它定义成行号，那么第一行的内容就是西安大唐不夜城，第二行的内容就是西安回民街。下面来看一下这样定义的好处。

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如上图中右侧的例子所示，假如一张表某一列，值是1、9、4、3、8，分布在10行中，通过倒排之后，会产生如上图的一个结果。举个例子1这个值，lucene会精确的告诉你这个值出现在表的1,6,7行。有了这种列值和行号给映射关系，查询过程中我们可以快速跳到目标行，把数据检索出来。

前面讲了lucene非常强，但它也有着一些缺点。其实在大数据领域，二级索引相对来说用得还是比较少的。我们来看一下构建lucene需要注意的点。

第一点，lucene不能根据全表去构建，前文提到是根据行号去构建的，但实际在真正构建的过程中，不能拿全表去做构建。而是应该按文件级别，选择每个文件自己的行号作为它的 Doc ID，生成文件级别的lucene索引。全表级别生成行号是不现实的，因为表数据在持续地写入，之前的行号就会发生变化。

第二点，lucene索引构建是一个比较耗时的任务，我们选用异步构建的方式，异步构建需要防止构建任务阻塞入库流程。当然，天级别大任务可以选择同步构建。

Lucene 并不是完美的，第一个缺陷就是会生成很多小文件，如上图所示，每个文件构建lucene索引的时候，都会产生13 个文件，也就意味着文件数量膨胀了 13 倍。这对HDFS是不可接受的，小表还能这样做，大表的话HDFS基本就被打爆了。

第二个缺陷是，lucene对 string 类型可以做分词，string 越长，产生的分词数就越多，这样产生的索引文件就会很大，甚至构建出来的 lucene索引文件比整个表都大。对于数值类型，它的lucene索引文件比较小，可以直接放在内存中，加快查询。

综上所述，这就是lucene，它很好但并不完美，在实际应用中需要配合一些解决方案。后文中会介绍我们是如何解决这个问题的。

4. bitmap

Bitmap，使用bit数组存储，可以很好的节省存储空间。同样的，我们还是选择用行号映射到bitmap的对应的bit位。如图，对age列构建bitmap，该表一共有5行，因此对应bitmap 有5位，21 出现在第1行。所以 bitmap 第0位是1，22出现在第二行和第五行，所以 22 对应的bitmap， 1 bit和4 bit位设成为1。

同理，每一个age值，都需要去构建一个bitmap。这里我们发现一个问题，如果一个表里面 age 的值很多，几十万个，这就意味着要构建几十万的bitmap，它的大小也是很可观的，把它加载到内存中是不现实的。当然一旦索引构建完之后，我们就可以利用索引去裁剪了。假如要查询age 等于21的数据，就直接把21所对应的 bitmap拿出来，发现存在第0行，那么扫数据的时候扫到第0行就直接返回了，没必要再往下扫了。如果要查age等于20，即查一些不存在的bitmap，可以直接将整个文件skip掉，如果文件级别skip不掉，后续文件内可做rowGroup/page级别的skipping。

Bitmap索引的创建执行也是通过 commit 去执行的。构建bitmap其实跟构建 lucene是一样的。需要注意的点包括：

第一点也是要选择文件级别去构建，因为 bitmap 也是以行号为基准的。凡是以行号为基准的，从理论上来说，都不应该以全表为基准去构建，因为全表的行号是不固定的。

第二点，bitmap构建也是比较耗时的，可以采用异步的方式，防止阻塞入库流程。

第三点是bitmap占用空间是很大的。范围查询时不太友好。在刚才的例子中，如果要查询 age 大于1，只能把四个 bitmap 全部取出做并集，才知道数据是否有存在，查询范围越大，拉取的 bitmap 越多，就会导致查 bitmap 的时间比最终查询的时间都要多。要解决这个问题，可以通过bit-Slice Range encoded Bitmap 的方式构建bitmap，去压缩一下存储。这种方式能极大地减少 bitmap 所占用的空间。

第四点就是bitmap入参需要是整数的，对string、double、float这些类型，没办法直接塞到 bitmap ，只能先把这些值设成字典。

下面介绍一下Hudi到底是如何构建索引的。首先Hudi会引入一个新的 timeline 类型。整个二级索引的生成是惰性的，不会去占用真正的入库时间，拖累入库效率。首先它会生成一个 index.request，主要是去扫一下全表，了解到底有哪些文件需要去构建索引。Inflight状态表示索引计划正在执行。Commit表示最终索引数据已经提交完成了，也就意味着数据索引已经可用了。整个流程按照先调度后执行的异步模式去执行。

如上图示例。当然示例中有一个index server，不过没有index server也一样，Hudi内部会帮你去做的。我们在 T1,T2 时刻插入数据，T3时插入了index，告诉Hudi表，要生成index。这个时候 C3-index会产生一个request并 push到 index server 上，index server对其进行调度执行，执行过程中会把C3-index状态变成inflight，最后执行完后把C3-index变成可用状态，整个过程不会影响表实际运行。

再来讲一下二级索引的集成。前文中Min-max 集成，裁剪是在coordinator上去做的，因为min-max索引很小，几万个文件对应的索引最多就十几兆，完全可以加载到内存，但是lucene和bitmap占用的空间过大，不可能加载到coordinator上或者 Spark 的 driver上，所以我们采取的方式是，二级索引的裁剪工作交给work 去做。coordinator第一步min-max裁剪之后生成splits下发到 work上；每个work 拉取自己对应的文件级别的lucene和bitmap索引去做data skipping。

我们采用了 CK 的SSB数据集来验证效果，数据规模是 1. 5 TB 120亿条数据。性能比原生的方式可以提升3倍到 11倍。

5. 各种索引对比和使用建议

使用sort 或者 z-order代价是比较大的，因为入库的时候需要排序，执行效率会比较低。Bitmap与lucene类似， lucene的能力更强大一点。它们的缺点也非常明显，索引太大了，需要想办法缓存这些索引数据。bloomfilter，只适合等值查询，而且有假阳性问题无法解决，自身存储也比较大。

6. 统计信息优化

还有一个优化点是统计信息优化，主要是为CBO服务。在用 Presto去跑 TPCS 的时候发现Hudi性能下降了百分之几百。经过分析Presto on hudi不支持统计信息优化，导致性能下降严重。统计信息对于多表join是非常重要的。所以我们对 MDT 做了一个加强，给MDT 再加一个分区存放统计信息，这样在引擎查询的时候，hudi会把统计信息加载上去，提供给Presto或者Spark 的优化器去做 CBO优化。这么做的一个好处就是Hudi的实时性较高，收集统计信息可以由服务来托管，不需要用户自己收集维护，大大加强了易用性。

7.查询瓶颈分析+索引缓存

最后介绍一下查询性能的瓶颈分析以及索引缓存。当我们开启MDT的时候，查询引擎第一步是要 list file， list file后要裁文件。裁完文件之后下推到work端或者是executor端去扫数据，扫数据的过程中又涉及到如何跳块，最终就是要尽可能减少扫描的数据量。这里就出现了第一个瓶颈点，即使我们有 MDT，能尽可能的减少要扫描的数据量，但是 MDT 并不是完美的，因为MDT 的大小会随着表的增涨而增涨。当表中文件数量过万后，单次访问MDT 的还是比较耗时，大概有几百毫秒，这在秒级查询的场景下，是难以接受的。

第二点，在裁剪文件的过程中，需要利用一些索引信息，把索引信息存在 MDT 里面，索引信息越大加载耗时越长。有时候甚至加载耗时十几秒，这样整个索引信息毫无意义。

第三点就是MDT查询每次都是冷启动，实际上你会发现查询引擎相同的查询语句会越查越快，因为查询引擎都会做一些缓存，所以Hudi MDT 也是需要缓存的。

第四点，在读取parquet数据的时候，第一步要读它的元数据信息，读取元数据信息也是比较耗时的，我们可以把parquet文件元数据信息也缓存起来，可以进一步提升效果。

上图是一个基于Spark的缓存图。Spark 增量数据入库任务和Spark历史数据入库任务，Spark历史数据入库任务通过批量入库的形式写入Hudi表，写入之后会去刷新索引文件，同时刷新索引缓存，Spark增量数据入库也会做同样的操作。整个索引缓存缓存的内容就是前文提到的MDT、统计信息、索引信息，parquet元数据信息。同样的executor端也会为了加快查询做一些预热，提前加载好parquet文件的元数据信息。通过多种缓存机制以及查询预热等方法，我们可以达到日增几十 TB 的Hudi表多维查询耗时稳定在1 秒到 2 秒，99% 以上的查询能在 1 秒内。

04 /未来规划

最后，简要介绍一下后续工作。

第一点还是一些缓存的问题，我们要考虑怎么去缓存热点数据文件，而不仅仅是缓存索引。

第二点我们要去构建实时物化视图，动态收集用户的查询条件，入库时实时构建物化视图。

第三点，我们会尝试去优化一下 Mor表的读性能。可能会参考 DeltaLake中一个比较新颖的方式叫delete vectors，平衡Hudi读写开销。因为当前的Mor表索引是没法直接用上的，即使Min-max化索引对它也是无效的，因为log基本是无序的。

以上就是本次分享的内容，谢谢大家。

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