来源：DataFunTalk
导读 本文将分享Iceberg实时数仓数据分析的性能优化，主要内容包括以下4个方面：
1. Iceberg MOR原理介绍
(资料图片)
2. Arctic基于Iceberg性能优化
3. 优化效果评估--CH-benchmark
4. 未来规划
分享嘉宾｜史大洋 网易数帆 软件工程师
编辑整理｜吴旺旺 东北大学
出品社区｜DataFun
01
Iceberg MOR原理介绍
介绍
MOR是Merge On Read的简称，是一种行级更新技术，本质上是out-of-place update，更新和删除不直接修改历史数据，而是单独记录数据变更，在读取的时候再合并历史数据和变更得到修改后的值。这种方式更新的时候代价比较小，读取的时候代价较大。比较适合实时写入的场景，因为实时写入对数据湖写入性能要求比较高。
内部的三种文件
Iceberg 内部主要有三种数据文件。第一种文件是data-file，data-file存储的是正常 insert操作插入的数据。第二种文件是equality-delete-file存储的是删除数据，它根据标记的字段，现在一般是主键，然后跟data-file主键字段进行比对，如果匹配相等，这条主键匹配上的值就会被丢弃。第三种文件是position-delete-file存储的是删除数据，它根据标注的文件位置进行删除。
作用方式
在读取的时候，equality-delete数据会被先读入内存，然后按照equality-delete-columns指示的列构建hash表。然后读取data数据，取相应的列和hash表进行比对，丢弃掉和hash表匹配的数据。像示意图中所示的equality-delete它标志的是“id=1”这条数据被删除，然后在内存中构建Hash表之后会读取对的file，如果对应的file中发现“id=1”的这条数据就会被删除，最终读出来的数据是“id=2”和“id=3”的数据。
作用方式
Position-delete有两种作用形式：
构建bitmap先把position-delete-file数据读入内存，position-delete-file只是标记要删除data-file的行号，所以需要按照删除的行号构建bitmap，这种方式对内存的消耗非常小。在读取data-file的时候，丢弃掉与bitmap里行号匹配的数据。例如图中所示bitmap内保存行号为2，于是data-file中行号为2即id=3的数据会被丢弃。
Sort-Merge另一种作用方式是Sort-Merge。data-file的行号是自然增加的，position-delete-file记录的删除行号也是升序排序。于是可以对两种文件做Sort-Merge。
文件组织形式及task结构
图中所示的Flink做了三次写入及提交，每次写入时，insert操作的数据会写入data-file。delete操作的数据会写两种文件，一个是equality-delete-file，一个是position-delete-file。equality-delete-file总是作用于历史快照的数据，它不会作用于当前快照的data-file，于是它需要一个position-delete-file来作用于当前快照。
在读取的时候，task按照data-file为主导划分，一个data-file可以划分为一个或多个task。每一个task是一个最小读取单元。
02
Arctic基于Iceberg性能优化
简介
Arctic是网易研发的一个开放式架构下的湖仓管理系统，在开放的数据湖格式 Iceberg之上，提供了更多面向流和更新场景的优化，以及一套可插拔的数据自优化机制self-optimizing和管理服务。基于Arctic可以帮助各类数据平台，工具和产品快速搭建开箱即用、流批统一的湖仓。
2.为什么需要 Optimize
在使用数据湖的时候经常会遇到一些问题，第一个是小文件问题，小文件太多。因为实时提交每一个快照都需要提交，写入的文件都比较零碎。第二个是冗余数据太多，记录了很多delete数据，这些delete数据应该和data-file数据进行删除。非常多的delete-file，一方面增加了存储，另一方面delete在读取的时候性能非常低。第三是数据组织形式比较低效的问题。第四是过期无效文件的残留问题，在原数据中已经标志一个文件删除了，但是它并不会真的被删除，这些文件需要定时的清理。
Self-optimizing
Self-optimizing具有三个特性。一是定时监控，Self-optimizing提供一套自动执行的机制，定时扫描每个表检查，发现这个表需要做optimizing的时候会自动调度起来做optimizing。二是资源隔离，提供资源组管理和配额设置，每个组中可以配置一些不同的参数以及调度策略规则，允许资源在表级隔离和共享。三是灵活部署，基于Flink引擎部署，支持YARN、K8s，支持通过AMS在线扩缩容。
-- 小文件合并
常见的小文件合并是把多个小文件合并成一个大文件，小文件合并的好处是降低了HDFS的NameNode的压力，降低Iceberg元数据的数量，减少查询时打开文件的代价。
-- 消除delete文件
Flink写入的时候会有非常多的delete文件，在读取的时候读取这些delete文件，会带来一定的性能损耗，如果把delete和data-file合并成一个新的文件，这样既减少了文件数量，也减少了读取的数据量，并且降低了MOR时应用delete文件的代价，释放了CPU和内存。
-- Equality-delete转Position-delete
equality-delete-file会先读入内存，然后构建hash表和data-file数据进行比对，这样对于内存消耗比较高，且需要读取 data-file 时额外读取比对字段。position-delete-file可以读入内存构建bitmap比对，也可以通过sort-merge比对，对于内存消耗较少，且不需要额外的字段比对。通过把equality-delete-file转换为position-delete-file 可以提高查询性能，和上文的消除delete方式相比，这种方式可以在删除比例不高的时候减少写放大。在转换过程中我们让一个position-delete-file对应一个data file，这样可以充分利用Iceberg的data-skipping，让读取的时候避免读其他无效的position-delete文件。
性能优化效果对比图
这张图展示的是 self-optimizing 对性能的影响，蓝色表示有self-optimizing的情况，橘黄色表示没有self-optimizing的情况。横轴表示的是更新数据写入时间。上图表明没有self-optimizing，Iceberg的MOR性能会急剧下降。在60~90minutes的时候表基本上不可用，此时读取数据已经读取不出相应的数据。有self-optimizing的Iceberg的性能会维持在一个非常平稳的水平。
文件重复读取问题
问题所在如图所示，有6个date-file以及6个equality-delete-file，在读取的时候，每1个data-file对应着6个equality-delete-file，于是plan出来的6个task，而每1个task都会读这6个equality-delete-file，也就说这个equality-delete-file被读取了36次，也就是他多读了30次的data-file，对性能的损耗是非常高的。
Mixed Iceberg format精细化data文件和delete文件对应关系引入文件分组策略，文件写入的时候按照主键进行hash分组，可以精确化对应data-file和equality-file的关系。这种分桶策略是一种一致性哈希的方案，这种方案的好处是可以低成本修改分组数量。
Mixed Iceberg format复用delete数据对于不同data-file文件对应的equality-delete-file文件相等的情况下，可以将不同的data-file文件合并到同一个Task，从而复用delete-file数据。读取的时候，相同的node下的多个data文件分配在一个task里面，读取的时候delete文件只读取一次。
Mixed Iceberg format task均衡分配在进行分组操作后，因为数据的分布不均衡，每个组下的数据量差异会很大，在实际使用中经常发现一些数据倾斜的问题，有的节点可能十几秒就执行完了，有的节点二十几秒才执行完，严重拖累了整体的一个执行效率。如何均衡分配这些file-group，等效于K-way number partitioning problem，是一个NP-Hard问题。我们采用排序+贪心算法分配，具体步骤就是先对 Task 从大到小排序，然后依次取出放入最小的 parttion 里面。最终得到一个很好的次优解。
Delete文件复用及task分配策略效果通过性能对比图，可以看出在实时场景下性能有许多提升。
9.对性能影响较大的参数
文件类型。 文件类型对查询性能影响较大，parquet文件相较于AVRO由于采用列存模式具有较高的压缩比，写入和读取的IO会更少，并且可以列裁剪，谓词过滤，读取性能很高，有时能达到数倍差距，但是parquet对内存消耗更高，有时甚至因为同时读取的parquet文件过多导致OOM。
压缩类型。 各种压缩类型的特性都有区别，有的压缩比更高但是解压缩代价就更高，有的压缩比不高但是解压缩代价更低，需要根据机器、业务情况进行选择。
03
优化效果评估
、TPC-H
如何对优化策略给出一个比较标准的评估，目前各个数据湖都会发布一些测试报告，但各方口径并不一致。传统比较标准的测试方案有两套，TPC-C和TPC-H，TPC-C用于OLTP负载，使用只读和更新密集型业务事务的混合来评估性能。TPC-H是一个决策支持基准测试，它对检查大量数据、执行高度复杂的查询并回答关键业务问题的决策支持系统进行建模。但是这两种都不能很好的评估数据湖在行级更新场景下的性能。
最终采用了CH-benchmark的方案，CH-benchmark以未经修改的TPC-C的模式与事务为基础，结合经过调整的TPC-H查询，形成了一个复杂的混合工作负载。
通过方案中的benchmark工具，分为两部分进行执行，第一步先生成TPCC数据，然后写入MySQL，在MySQL上进行数据事务型的数据更新，模拟实际业务中的MySQL使用情况，然后通过Flink CDC同步变更数据进数据湖，在数据湖里面模拟一个最典型的场景，就是CDC数据入湖，然后在数据湖里源源不断产生变更数据，通过查询引擎进行TPCH查询。
04
未来规划
异步数据全局排序（普通排序、Z-order） 异步二级索引构建标签：
