云原生数据湖分析 DLA - 文档停止维护：DLA Lakehouse实时入湖

背景信息

Lakehouse是一种更先进的范式（Paradigm）和方案，用来解决上述简单入湖分析遇到的各种痛点问题。在Lakehouse技术中，⾮常关键的技术就是多版本的⽂件管理协议，它提供⼊湖和分析过程中的增量数据实时写⼊、ACID事务和多版本、小⽂件⾃动合并优化、元信息校验和⾃动进化、⾼效的列式分析格式、⾼效的索引优化、超⼤分区表存储等能⼒。⽬前开源社区有Hudi、Delta、Iceberg等数据湖方案，阿⾥云数据湖分析团队选择了比较成熟的Hudi作为DLA Lakehouse的湖仓⼀体化格式。关于Lakehouse的更多介绍，请参见Lakehouse介绍。

DLA Lakehouse核心概念和相关约束说明

• Lakehouse（湖仓）有两重含义：
  • 范式：即解决简单⼊湖分析所遇到的痛点问题的⼀种解决⽅案。
  • 存储空间：⽤来提供⼀个从其他地⽅入湖写⼊数据的空间，后续所有相关操作都围绕着这个湖仓来进行。
    • 不同的Lakehouse有完全不同的路径，路径之间不可以相互有前缀关系（防止数据覆盖）。
    • Lakehouse不能轻易进行修改。
• Workload（⼯作负载）是围绕湖仓⼀体化而展开的核心工作的编排调度（由DLA Lakehouse统⼀调度），包括如下功能特点：
  • 入湖建仓
    • 为了将其他源头的数据，汇总到整个湖仓内构建⼀个统⼀的数据平台，例如有DB类型的⼊湖建仓，也有Kafka的入湖建仓，还有OSS的数据转换建仓。
    • 不同的入湖建仓，涉及到全量、增量等多个阶段，会统⼀编排并统⼀协调调度，简化⽤户管理成本。
  • 查询优化

    为了提升分析能力，构建各种查询优化方面的工作负载，比如自动构建索引、自动清理历史数据、自动构建物化视图等。

  • 管理
    • 成本优化：⾃动⽣命周期、冷热分层存储等。
    • 数据互通：跨域建仓等。
    • 数据安全：备份恢复等能力。
    • 数据质量：DQC自动校验等。
• Job作业对于Workload的实际作业拆分和执行，以及调度到不同的计算平台上执行，对⽤户不可见；目前DLA只⽀持调度作业到DLA Serverless Spark上执行。核心单元概念如下：
  • 全量作业（从某个Workload中拆分出来）
  • 增量作业（从某个Workload中拆分出来）
  • Clustering：小文件聚合
  • Indexing：自动索引构建
  • Compaction：自动日志合并
  • Tier：自动分层存储
  • Lifecycle：自动生命周期管理
  • MaterializedView：物化视图
• DB（库）：DLA的库
• Table（表）：DLA的表
• Partition（分区）：DLA的分区
• Column（列）：DLA的列

DLA Lakehouse方案介绍

DLA Lakehouse实时入湖是分钟级近实时的数据入湖方案，它能够构建统一、低成本、海量数据、自动元信息同步的湖仓平台，并支持高性能的DLA Spark计算和DLA Presto分析。DLA Lakehouse实时入湖方案的存储与计算完全分离，写、存、读完全弹性，它的方案架构如下图所示：

准备工作

确保您的数据流在RDS中部署的区域与DTS、DLA、OSS的区域相同。

操作步骤

1. 创建湖仓。
   1. 登录Data Lake Analytics控制台。
   2. 在左侧导航栏单击数据湖管理 > 湖仓一体化。
   3. 在Lakehouse湖仓一体化页面的湖仓列表页签，单击创建新湖仓。
   4. 在新建湖仓页面进行参数配置。参数说明如下表所示：

      参数名称	参数说明
      湖仓名称	DLA Lakehouse的名称。
      描述信息	湖仓备注描述，例如湖仓应用场景、应用业务限制等。
      存储类型	DLA Lakehouse数据的存储介质，当前仅⽀持OSS类型。
      存储路径	DLA Lakehouse数据在OSS中的存储路径。 说明 请谨慎规划存储路径，创建后不允许修改。建议选择一个空目录，且不能与之前创建的湖仓目录有互相包含关系，防止历史数据被覆盖。
      编码	存储数据的编码类型，当前仅⽀持⽬标存储数据编码为UTF8。

   5. 参数配置完成后，单击创建。
   湖仓创建成功后，湖仓列表页签中将展示创建成功的湖仓任务。
2. 创建入湖负载。
   1. 在Lakehouse湖仓一体化页面的湖仓列表中，单击操作列的创建入湖负载。
   2. 在新建工作负载页面，进行数据源的基础配置、全量同步配置、增量同步配置、生成目标数据规则配置。
      说明 当前仅支持RDS数据源和PolarDB数据源。
      • 基础配置的参数说明如下：

        参数名称	参数说明
        名称	工作负载的名称。
        选择湖仓	工作负载将数据输出到所选的湖仓存储空间内。可下拉选择已经创建的湖仓。
        数据存储格式	数据的存储格式固定为HUDI。
        源端实例引擎类型	数据源的引擎类型。当前仅支持MySQL引擎。
        任务执行Spark虚拟集群	执行Spark作业的虚拟集群。目前入湖⼯作负载在DLA Spark的虚拟集群中运行。如果您还未创建虚拟集群，请进行创建，具体请参见创建虚拟集群。 说明 请确保您选择的Spark虚拟集群处于正常运行状态，如果您选择的Spark虚拟集群处于非正常运行状态，启动工作负载时将失败。

      • 全量同步配置的参数说明如下：

        参数名称	参数说明
        实例名称	选择需要入湖的数据源的实例ID名称。
        用户名	需要入湖的数据源实例的访问用户名。
        密码	需要入湖的数据源实例的访问密码。
        Spark运行所需私有网络ID	DLA Spark利用ENI技术配置该VPC网络来访问数据源。关于DLA Spark如何配置数据源VPC网络，请参见配置数据源网络。
        Spark运行所需交换机ID	DLA Spark运行所需VPC网络下的交换机ID。
        Spark运行所需安全组	DLA Spark访问数据源时进行网络安全授权的安全组ID。您可以到RDS数据源实例的数据安全性页面中获取安全组ID，如未设置安全组请进行添加，具体操作请参见设置安全组。
        Spark运行所需CU数	指定执行DLA Spark作业所使用的CU数，建议多保留一些CU数，让入湖性能更好、作业任务更稳定。

      • 增量同步配置的参数说明如下：

        参数名称	参数说明
        同步方式	增量同步的通道类型。当前仅⽀持DTS⽅式。
        订阅配置	增量同步所使用的DTS订阅通道配置，分别选择订阅Topic和消费组ID。
        DTS用户名	增量同步DTS数据订阅消费组的账号信息。
        DTS密码	增量同步DTS数据订阅消费组账号对应的密码信息。
        Spark运行所需私有网络ID	DLA Spark利用ENI技术配置该VPC网络来访问数据源。关于DLA Spark如何配置数据源VPC网络，请参见配置数据源网络。
        Spark运行所需交换机ID	DLA Spark运行所需VPC网络下的交换机ID。
        Spark运行所需安全组	DLA Spark访问数据源时进行网络安全授权的安全组ID。您可以到RDS数据源实例的数据安全性页面中获取安全组ID，如未设置安全组请进行添加，具体操作请参见设置安全组。
        Spark运行所需CU数	指定执行DLA Spark作业所使用的CU数，建议多保留一些CU数，让入湖性能更好、作业任务更稳定。
        高级规则配置	消费位点：数据消费的时间点。当前取值固定为earliest，表示自动从最开始的时间点获取数据。 每批次消费记录条数：表示每次通过DTS拉取的数据量。

      • 生成目标数据规则配置的参数说明如下：

        参数名称	参数说明
        库名前缀	生成目标库的数据路径和元信息名称时，会自动添加该前缀。为了避免海量数据和元数据在DLA中冲突，请确保输入的前缀在当前阿里云账号下的所有工作负载内都不重复。
        前缀应用范围	设置库名前缀的应用范围。包括： 数据目录加前缀，元数据中库表名加前缀 数据目录不加前缀，元数据中库表名加前缀
        库表过滤	设置需要同步的库和表范围。排除的优先级高于包含。
        目标端主键字段	为指定库表设置主键字段。例如：库表选择输入db1.user_*，主键字段输入f1,f2，表示db1的所有user_前缀的表都使⽤f1,f2两个字段作为组合主键。 说明 如果不设置该参数，则系统依次尝试选择表中的主键或唯一键来作为目标端主键字段；如果表中不存在主键或唯一键，则视为忽略同步。
        高级配置	目标端分区字段：为指定库表设置分区字段。例如：库表选择输入db1.user_* ，分区字段输入gmt_create，表示db1的所有user_前缀的表都使⽤gmt_create字段作为分区字段。如果不设置该参数，则生成的表默认没有分区。

   3. 上述参数配置完成后，单击创建。
   入湖负载创建成功后，在工作负载列表页签中将展示创建成功的工作负载。
3. 启动工作负载。
   在工作负载列表页签中，定位到创建成功的入湖负载，在操作列单击启动。

   工作负载任务启动成功后，状态将由NO STATUS（未启动）变为RUNNING（运行中）。
   您还可以在操作列停止和校正工作负载任务、查看Spark日志。具体说明如下：

   操作按钮	含义
   详情	单击该按钮，可以查看Spark日志或者UI，并定位工作负载任务启动失败原因。
   停止	单击该按钮，可以停止工作负载任务。
   校正	单击该按钮，可以对启动失败的工作负载任务进行数据校正。 说明 校正一般使用在库表变更、字段格式不一致等场景下。校正过程会重新进行部分存量数据的全量同步，请慎重填写库表筛选表达式，建议使用精确匹配表达式筛选，避免校正一些不必要的数据。如果未填写需要校正的库表，则校正失败。

   工作负载任务启动成功后，在湖仓列表页签单击存储路径下的OSS路径链接，可以跳转到OSS控制台查看已经从RDS数据源同步过来的库表路径以及表文件。

   • 数据库路径
   • 数据表路径
   • 数据表文件
4. 进行数据分析。
   工作负载任务启动成功后，在数据湖管理 > 元数据管理页面中，查看从RDS数据源同步过来的元数据信息。单击操作列的查询数据，在Serverless Presto > SQL执行页面，查看从RDS数据源同步过来的全量表数据。
   如果您在数据源RDS中变更了原始数据，在Serverless Presto > SQL执行页面进行查询时，数据会同步进行更新。