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SeaTunnel 在唯品会的实践

· 阅读需 17 分钟

分享嘉宾：唯品会 资深大数据工程师 王玉 讲稿整理：张德通

导读: 唯品会早在1.0版本时就引用了SeaTunnel，我们使用SeaTunnel进行一些Hive到ClickHouse之间数据交互的工作。 今天的介绍会围绕下面几点展开：

  • ClickHouse数据导入的需求和痛点；
  • ClickHouse出仓入仓工具选型；
  • Hive to ClickHouse；
  • ClickHouse to Hive；
  • SeaTunnel与唯品会数据平台的集成；
  • 未来展望；

ClickHouse数据导入的需求和痛点

1.唯品会数据OLAP架构​

图中是唯品会OLAP架构，我们负责的模块是图中的数据服务和计算引擎两大部分。底层依赖的数据仓库分为离线数仓、实时数仓和湖仓。计算引擎方面，我们使用Presto、Kylin和Clickhouse。虽然Clickhouse是一个存储一体的OLAP数据库，我们为了利用Clickhouse的优秀计算性能而将它归入了计算引擎部分。基于OLAP组件之上，我们提供了SQL类数据服务和非SQL的唯品会自主分析，为不同智能服务。例如非SQL服务是为BI和商务提供更贴近业务的数据分析的服务。在数据服务至上抽象了多个数据应用。 1

2.需求​

我们通过Presto Connector和Spark组件，把底层的Hive、Kudu、Alluxio组件打通。大数据组件之间可以互相导入导出数据，可以根据数据分析的需求和场景任意利用合适的组件分析数据。但我们引入Clickhouse时，它是一个数据孤岛，数据的导入和导出比较困难。Hive和Clickhouse之间需要做很多工作才能实现导入导出。我们的第一个数据导入导出需求就是提升导入导出效率，把Clickhouse纳入大数据体系中。 2

第二个需求是Presto跑SQL比较慢，图中是一个慢SQL的例子。图中的SQL where条件设置了日期、时间范围和具体过滤条件，这类SQL使用由于Presto使用分区粒度下推，运行比较慢。即使用Hive的Bucket表和分桶等其他方式优化后也是几秒的返回时间、不能满足业务要求。这种情况下，我们需要利用Clickhouse做离线的OLAP计算加速。 3

我们的实时数据是通过Kafka、Flink SQL方式写入到Clickhouse中。但分析时只用实时数据是不够的，需要用Hive维度表和已经ETL计算号的T+1实时表一起在Clickhouse中做加速运输。这需要把Hive的数据导入到Clickhouse中，这就是我们的第三个需求。 4

3.痛点​

首先，我们引入一项数据组件时要考虑其性能。Hive表粒度是五分钟，是否有组件可以支撑五分钟内完成一个短小ETL流程并把ETL结果导入到Clickhouse中？第二，我们需要保证数据质量，数据的准确性需要有保障。Hive和Clickhouse的数据条数需要保障一致性，如果数据质量出问题能否通过重跑等机制修复数据？第三，数据导入需要支持的数据类型是否完备？不同数据库之间的数据类型和一些机制不同，我们有HiperLogLog和BitMap这类在某一存储引擎中利用得比较多得数据类型，是否可以正确传输和识别，且可以较好地使用。

ClickHouse和Hive出仓入仓工具的选型

基于数据业务上的痛点，我们对数据出仓入仓工具进行了对比和选择。我们主要在开源工具中进行选择，没有考虑商业出入仓工具，主要对比DataX、SeaTunnel和编写Spark程序并用jdbc插入ClickHouse这三个方案中取舍。 SeaTunnel和Spark依赖唯品会自己的Yarn集群，可以直接实现分布式读取和写入。DataX是非分布式的，且Reader、Writer之间的启动过程耗时时间长，性能普通，SeaTunnel和Spark处理数据的性能可以达到DataX的数倍。 十亿以上的数据可以平稳地在SeaTunnel和Spark中运行，DataX在数据量大以后性能压力大，处理十亿以上数据吃力。 在读写插件扩展性方面，SeaTunnel支持了多种数据源，支持用户开发插件。SeaTunnel支持了数据导入Redis。 稳定性上，SeaTunnel和DataX由于是自成体系的工具，稳定性会更好。Spark的稳定性方面需要关注代码质量。 5

我们的曝光表数据量每天在几十亿级，我们有5min内完成数据处理的性能要求，我们我们存在数据导入导出到Redis的需求，我们需要导入导出工具可以接入到数据平台上进行任务调度。 出于数据量级、性能、可扩展性、平台兼容性几方面的考虑，我们选择了SeaTunnel作为我们的数仓导入导出工具。

Hive数据导入到ClickHouse

下面将介绍我们对SeaTunnel的使用。 图中是一张Hive表，它是我们三级的商品维度表，包含品类商品、维度品类和用户人群信息。表的主键是一个三级品类ct_third_id，下面的value是两个uid的位图，是用户id的bitmap类型，我们要把这个Hive表导入到Clickhouse。 6

SeaTunnel安装简单，官网文档有介绍如何安装。下图中是SeaTunnel的配置，配置中env、source和sink是必不可少的。env部分，图中的例子是Spark配置，配置了包括并发度等，可以调整这些参数。source部分是数据来源，这里配置了Hive数据源，包括一条Hive Select语句，Spark运行source配置中的SQL把数据读出，此处支持UDF进行简单ETL；sink部分配置了Clickhouse，可以看到output_type=rowbinary，rowbinary是唯品会自研加速方案；pre_sql和check_sql是自研的用于数据校验的功能，后面也会详细介绍；clickhouse.socket_timeout和bulk_size都是可以根据实际情况进行调整的。 7

运行SeaTunnel，执行sh脚本文件、配置conf文件地址和yarn信息，后即可。 8 运行过程中会产生Spark日志，运行成功和运行中错误都可以在日志中查看。 9

为了更贴合业务，唯品会对SeaTunnel做了一些改进。我们的ETL任务都是需要重跑的，我们支持了pre_sql和check_sql实现数据的重跑和对数。主要流程是在数据准备好后，执行pre_sql进行预处理，在Clickhouse中执行删除旧分区数据、存放到某一目录下在失败时恢复该分区、rename这类操作。check_sql会检验，校验通过后整个流程结束；如果检验不通过，根据配置进行重跑，重跑不通过则报警到对应负责人。 10

唯品会基于1.0版本SeaTunnel增加了RowBinary做加速，也让HuperLogLog和BinaryBitmap的二进制文件能更容易地从Hive导入到Clickhouse。我们在ClickHouse-jdbc、bulk_size、Hive-source几处进行了修改。使用CK-jdbc的extended api，以rowbinary方式将数据写入CK，bulk_size引入了以rowbinary方式写入CK的控制逻辑，Hive-source RDD以HashPartitioner进行分区将数据打散，防止数据倾斜。

我们还让SeaTunnel支持了多类型，为了圈人群的功能，需要在Clickhouse、Preso、Spark中实现对应的方法。我们在Clickhouse-jdbc中增加支持Batch特性的Callback、HttpEntity、RowBinaryStream，在Clickhouse-jdbc和Clickhouse-sink代码中增加了bitmap类型映射，在Presto和Spark中实现了Clickhouse的Hyperloglog和Bitmap的function的UDF。 前面的配置中，Clickhouse-sink部分可以指定表名，这里有写入本地表和分布式表的差异。写入分布式表的性能比写入本地表差对Clickhouse集群的压力会更大，但在计算曝光表、流量表，ABTest等场景中需要两表Join，两张表量级均在几十亿。这时我们希望Join key落在本机，Join成本更小。我们建表时在Clickhouse的分布式表分布规则中配置murmurHash64规则，然后在Seatunnel的sink里直接配置分布式表，把写入规则交给Clickhouse，利用了分布式表的特性进行写入。写入本地表对Clickhouse的压力会更小，写入的性能也会更好。我们在Seatunnel里，根据sink的本地表，去Clickhouse的System.cluster表里获取表的分布信息和机器分布host。然后根据均分规则写入这些host。把数据分布式写入的事情放到Seatunnel里来做。 针对本地表和分布式表的写入，我们未来的改造方向是在Seatunnel实现一致性哈希，直接按照一定规则写如Clickhouse、不依赖Clickhouse自身做数据分发，改善Clickhouse高CPU负载问题。

ClickHouse数据导入到Hive

我们有圈人群的需求，每天唯品会为供应商圈20万个人群，比如80后、高富帅、白富美的人群集合。这些在Clickhouse中的Bitmap人群信息需要导出到Hive表，在Hive中与其他ETL任务进行配合，最后推到PIKA交给外部媒体使用。我们使SeaTunnel将Clickhouse Bitmap人群数据反推到Hive。 11

图中是SeaTunnel配置，我们把source配置为Clickhouse、sink配置为Hive，数据校验也配置在Hive内。 12

由于我们接入SeaTunnel较早，我们对一些模块间进行了加工，包括新增plugin-spark-sink-hive模块、plugin-spark-source-ClickHouse模块，重写Spark Row相关方法，使其能封装经过Schem映射后的Clickhouse数据，重新构造StructField并生成最终需要落地Hive的DataFrame。最新版本已经有了很多source和sink组件，在SeaTunnel使用上更方便。现在也可以在SeaTunnel中直接集成Flink connector。

SeaTunnel与唯品会数据平台的集成

各个公司都有自己的调度系统，例如白鲸、宙斯。唯品会的调度工具是数坊，调度工具中集成了数据传输工具。下面是调度系统架构图，其中包含各类数据的出入仓。 13

SeaTunnel任务类型集成到平台中，图中是数坊的定时任务截图，可以看到选中的部分，是一个配置好的SeaTunnel任务，负责人、最近一次耗时，前后依赖任务的血缘信息，消耗的资源信息。下面展示了历史运行实例信息。 14

我们把SeaTunnel集成到了调度系统中，数坊调度Master会根据任务类型把任务分配到对应的Agent上，根据Agent负载情况分配到合适的机器上运行，管控器把前台的任务调度配置和信息拉取到后生成SeaTunnel cluster，在类似于k8s pod、cgroup隔离的虚拟环境内进行执行。运行结果会由调度平台的数据质量监控判断任务是否完成、是否运行成功，失败时进行重跑和告警。 15

SeaTunnel本身是一个工具化的组件，是为了进行数据血缘，数据质量，历史记录，高警监控，还包括资源分配这些信息的管控。我们把SeaTunnel集成到平台中，可以利用平台优势利用好SeaTunnel。 圈存人群中利用了SeaTunnel进行处理。我们通过打点数据，把圈存人群按照路径和使用情况分为不同的人，或称千人千面，把用户打上标签，圈出的某一类人群推送给用户、分析师和供应商。 16

流量进入Kafka，通过Flink入仓，再通过ETL形成用户标签表，用户标签表生成后，我们通过Presto实现了的BitMap方法，把数据打成Hive中的宽表。用户通过在人群系统页面中框选词条创建任务，提交腾群，生成SQL查询Clickhouse BitMap。Clickhouse的BitMap查询速度非常快，由天生优势，我们需要把Hive的BitMap表通过SeaTunnel导入到Clickhouse中。圈完人群后我们需要把表落地，形成Clickhouse的一个分区或一条记录，再把生成的结果BitMap表通过SeaTunnel存储到Hive中去。最后同步工具会将Hive的BitMap人群结果同步给外部媒体仓库Pika。每天圈20w个人群左右。 整个过程中SeaTunnel负责把数据从Hive导出到Clickhouse，Clickhouse的ETL流程完成后SeaTunnel把数据从Clickhouse导出到Hive。 为了完成这样的需求，我们在Presto和Spark端现ClickHouse的Hyperloglog和BitMap的function的UDF；我们还开发Seatunnel接口，使得用户在ClickHouse里使用Bitmap方法圈出来的人群，可以直接通过Seatunnel写入Hive表，无需中间落地步骤。用户也可以在Hive里通过spark圈人群或者反解人群bitmap，调用SeaTunnel接口，使数据直接传输到ClickHouse的结果表，而无需中间落地。

后续工作

后续我们会进一步改善Clickhouse写入数据时CPU负载高的问题，下一步会在SeaTunnel中实现Clickhouse数据源和读取端的CK-local模式，读写分离，减轻Clickhouse压力。未来我们也会增加更多sink支持，如数据推送到Pika和相应的数据检查。