KIP-5：Apache Kylin深度集成Hudi

• Q1. What are you trying to do? Articulate your objectives using absolutely no jargon.
• Q2. What problem is this proposal NOT designed to solve?
• Q3. How is it done today, and what are the limits of current practice?
• Q4. What is new in your approach and why do you think it will be successful?
• Q5. Who cares? If you are successful, what difference will it make?
• Q6. What are the risks?
• Q7. How long will it take?
• Q8. How does it work?
  • For Hudi source integration:
  • For Hudi cuboid storage(TBD):
  • For cube rebuild with new Hudi source type(TBD):
  • For cube merge with new Hudi cuboid storage type(TBD):

Q1. What are you trying to do? Articulate your objectives using absolutely no jargon.

• 对于Hudi数据湖源端集成
  • 将企业数据湖中以Hudi格式存储的数据集作为Kylin的源端输入
• 对于Kylin cube重新构建&合并优化
  • 支持Kylin的Cuboid使用Hudi格式存储
  • 使用Hudi的增量查询视图加速和优化Kylin cube重新构建过程，仅解析上次cube构建后变更的数据
  • 使用Hudi的Compaction功能加速和优化Kylin Cube合并过程（针对增量cuboid文件），或者使用Hudi的Upsert功能来合并多个cuboid文件，类似Upsert到MOR表，并支持Select查询

Q2. What problem is this proposal NOT designed to solve?

• 不支持Hudi的其他类型的数据源（例如Kafka）不在此范围内
• 流式CubeEnginer不在此范围内

Q3. How is it done today, and what are the limits of current practice?

• 当前无论输入格式是否为Hudi，Kylin都使用Beeline JDBC机制直接连接到Hive源
• 当前的实现无法利用Hudi的原生和高级功能（例如增量查询、读优化视图查询等），Kylin可以从较小的增量cuboid合并和更快的源数据提取中受益

Q4. What is new in your approach and why do you think it will be successful?

对于Hudi Source集成

• 新的方法
  • 使用Hudi的原生优化视图查询和MOR表来加速Kylin的cube构建过程
• 为什么会成功
  • Hudi已在大数据领取和技术栈中发布并成熟，许多公司已经在Data Lake/Raw/Curated数据层中使用了Hudi
  • Hudi lib已经与Spark DF/Spark SQL集成，可以使用Kylin的Spark Engine查询Hudi数据源
  • Hudi的Parquet基础文件和Avro日志以及索引元数据等都可以通过Hive的外部表和输入格式定义进行连接，Kylin可以利用它们进行提取

Hudi作为Cuboid存储

• 新的方法
  • 使用Hudi的原生增量视图查询优化Kylin的cube重建过程，以仅捕获变更的数据并仅重新计算和更新必要的cuboid文件
  • 使用Hudi的upsert功能来操作cuboid文件，以优化Kylin的cube合并过程；而不是以前的join和shuffle方式
• 为什么会成功
  • Hudi根据记录的PK支持upsert，每个cuboid的维度key-id都可以视为PK
  • 这样当进行重建和合并操作时，它可以直接更新以前的cuboid文件，或基于PK合并多个cuboid文件并将它们压缩为Parquet文件

Q5. Who cares? If you are successful, what difference will it make?

• 如果在Kylin中启用了新的集成功能，从事数据挖掘/探索/报告等工作的数据科学家将有更快的cube集构建时间
• 正在开发DW/DM层数据建模的数据工程师将最大程度地减少cube上的单元测试/性能测试的实现和交付工作

Q6. What are the risks?

没有其他风险，因为它只是配置Hudi源类型的替代选择，其他Kylin的组件和管道也不会受到影响

Q7. How long will it take?

N/A

Q8. How does it work?

总体架构设计的逻辑图如下：

• 对于Hudi源集成

  • 在kylin.property中为Hudi源类型添加新的配置项（例如：isHudiSouce = true，HudiType = MOR）
  • 使用Hudi原生客户端API添加新的ISouce接口和实现
  • 在配置单元外部表中使用Hudi客户端API查询优化视图及提取源Hudi数据集

• 对于Hudi cuboid存储

  • 在kylin.property中为cuboid的Hudi存储类型添加新的配置项（例如isHudiCuboidStorage = true）
  • 使用Hudi编写API添加新的ITarget接口和实现，以实现内部存储和cuboid文件的操作

• 对于使用新的Hudi源类型cube重建

  • 使用Hudi的增量查询API仅从Cube段的时间戳的最后时间提取变更的数据
  • 使用Hudi的upsert API合并cuboid的变更数据和以前的历史数据

• 对于新的Hudi Cuboid存储类型cube合并

  • 使用Hudi upsert API合并2个cuboid文件

Reference

Hudi framework: https://hudi.apache.org/docs/

hive/spark integration support for Hudi: https://hudi.apache.org/docs/querying_data.html

原文：https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?spaceKey=KYLIN&title=KIP-5+Integration+with+Hudi