免费试用
作者:PingCAP
社区动态
2021-02-23

Flink 是一个低延迟、高吞吐、流批统一的大数据计算引擎,作为大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能,被普遍用于高实时性场景下的实时计算。2020 年 TiDB 与 Flink 正式开始合作,探索将 Flink 与 TiDB 结合的解决方案。令人开心的是,在今年 TiDB Hackathon 上我们就看到出现了 3 个基于 Flink 的项目。其中,TiFlink 队伍的项目为 Flink 实现了更好的 TiKV Source、Sink 和 TiDB Catalog Reader,支持 Snapshot 读取和 Change Log 增量读取和 2 Phase Commit 写入,以实现在 TiDB 里快速创建 Materialized View 和在 Flink 里方便编写读写 TiKV 数据的批/流处理任务。 该项目凭借超高的人气一举夺得本届大赛最佳人气奖。我们在赛后采访了 TiFlink 团队部分队员与评委李钰老师,邀请他们分享自己的 Hackathon 经验。

项目背景:当 TiKV 遇上 Flink

提起 TiFlink 项目的灵感,还得从队长张茄子去年在公司内部的尝试说起。他的公司有一些数据实时分析的需求,但原有的数据分析工具在单表查询时很快,一旦到 join 时就不是很好搞。当时这个项目最终没能在内部成功做出来,但想法一直都在,直到今年 Hackathon 期间,张茄子和队友们一起重新探讨了可能的方案。目前,TiDB/TiKV 提供的 Flink 集成和 Java 客户端具有如下缺陷:

  • Java 客户端不支持抓取 CDC 日志,使用 TiCDC 需要通过 Kafka 转发,比较笨重和繁琐,延迟较高;

  • Flink 集成的 Source 只支持批量读入,不支持批流结合(即先批量读入,后拉取 CDC 日志进行增量更新);

  • Flink 集成的 Sink 尚不支持 TwoPhaseCommit 协议,正在开发中的版本只支持各个节点单独 TwoPhaseCommit ,不支持全局同步 TwoPhaseCommit 。

1

张茄子观察到 Flink 有着很完善的系统,在 Flink 里有一个 Flink CDC connector,但是只有 MySQL 的,没有 TiDB 的。所以队员们就想借助这次比赛做出一个 TiDB 的 CDC connector,将其贡献到 Flink 和 TiDB 社区,这样就可以打通 TiDB 社区和 Flink 社区的合作,借助 TiKV + Flink 打造出一个 TiDB 的批流一体库。这就是 TiFlink 的由来,通过它可以实现更好的 Flink 集成(Connector)以及提供物化视图(Materialized View)功能,显著提高 TiDB/TiKV 生态环境的 OLAP 能力。

项目设计:TiFlink 流批一体库诞生了

在比赛中,为了将设想中的 TiFlink 流批一体库实现落地,队员们做出了一系列尝试:

  • 为 TiKV 的 Java 客户端添加直接拉取 CDC 日志的功能,从而为实现批流一体数据处理的 Flink Source 创造条件;

  • 为 Flink 开发 TiKV 兼容批读取和增量读取的 DynamicTableSource ,实现不同隔离级别的读取功能;

  • 为 Flink 开发兼容 TiKV 事务模型并支持 TwoPhaseCommit 接口的 DynamicTableSink ,实现跨节点(切片,Region)一致的数据写入;

  • 在上述组件的基础上,尝试实现 TiDB 上基于 Flink 的物化视图功能。

2

经过紧张的开发,在比赛答辩中 TiFlink 终于初见雏形,并顺利通过 DEMO 演示,TiFlink 团队为 TiKV 写了一个 DynamicTableSource,让 Flink 直接读取 TiKV snapshot 数据以及 CDC 流式变更数据,同时支持了 DynamicTableSink,能让 Flink 通过 TiKV 事务的方式将数据重新写回到 TiKV 里面。通过这种方式,让大数据处理在 TiDB 以及 Flink 之间高效的流转。同时,TiFlink 也构建了一个 global snapshot coordinator,可以让分布式执行的 Flink 任务在以 snapshot isolation 的强一致方式来维护物化视图。

因为 Hackathon 走到一起的 TiFlink

令人惊讶的是,在比赛的短短几天时间里就能做出如此完备功能的 TiFlink,其 4 名队员可以说来自天南海北。队长张茄子来自全球领先的招聘网站 Indeed ,在日本做新项目孵化;乘蜗牛追乌龟本名徐哲,在大唐电信从事流媒体服务端研发,是多届天池大赛数据库比赛骨灰级获奖选手;jiangplus 在一家 AI 和算法驱动的药物研发公司 Xtalpi,从事内部云原生机器学习平台的构建工作;SteNicholas (蒋晓峰(子懿))则在阿里云 Apache Flink 做生态相关工作。若在平时,看似分属于不同行业不同地区的四人可能永远都不会产生任何联系,但出于同样对 Hackathon 的热爱,将他们串联到了一起。

Hackathon 对张茄子来说,最大的吸引是可以将自己的 idea 讲出来,同时能够认识到拥有各种各样 idea 的朋友,大家一起分享自己的想法是一件非常开心的事情。

SteNicholas 认为 Hackathon 带来的最大收获莫过于可以用自己熟悉的 Flink 或 TiDB 做任何想做的事情,只要能把它实现,就是一件特别 cool 的事情。

而对于队伍中年纪最小的徐哲而言, Hackathon 是一次开拓自己视野的好机会,不但可以看到其他队伍提出了一些自己从未想过的 idea ,还能逼着自己在很短的时间内完成一个非常有意思的点子,完成对自我的挑战。

与以前参加过的 Hackathon 不同,TiDB Hackathon 以「∞」作为本次大赛主题,参赛队伍只要有创新的 idea ,都可以拿出来参赛,在两天的编程里疯狂 coding,将自己的 idea 落地分享。对四人来说,这样的机会怎能错过?

在进行了一番探讨和交流后,张茄子和队友们决定将 TiKV + Flink 打造流批一体库作为自己的参赛项目。

今年由于疫情原因,大家都通过线上方式进行远程协作, 2 人负责 Flink 开发工作,2 人负责 TiDB 开发工作,每隔几个小时便会沟通项目进度。队长张茄子认为对远程协作来说保持一定频次的沟通至关重要,需要确保每个人的工作内容都朝着同一个方向,不至于最后走歪。

SteNicholas 作为 TiFlink 唯一到现场参赛的队员,还通过线上向其他队员做起了现场直播,引得大家直呼羡慕。对 Hackathon 来说不能一起面对面奋斗,始终是一件非常遗憾的事情,大家都表示如果明年继续参赛,希望还能够在现场相聚。

评委李钰老师是来自 Apache Flink & Apache HBase 的 PMC,出于职业敏感,对 Flink 这类生态结合的项目特别关注:“ 今年与 Flink 相结合的项目一共有三个,有通过 Flink 给 TiDB 做联邦查询的、有用 Flink 做物化视图的,但我觉得与 Flink 集成最深的还是 TiFlink 。比如他们做了一个原生的 Java 的 CDC,利用 Flink 本身机制实现物化视图的 Snapshot 的全局性。我个人觉得这些方面再往后走都具备落地的价值,这也是我最喜欢这个项目的原因。”

在李钰看来,如果能将 TiDB 联邦查询的项目与 TiFlink 项目结合在一起,对用户而言会产生更好的效果。现在有很多业务场景既有实时计算大数据相关的需求,又有数据库查询的需求,在这种情况下,将 TiDB+Flink 联合起来形成解决方案非常具有实用价值。例如, Flink 其实可以直接给 TiDB 提供访问 Hive 的能力。如果你既想查一个数据库里的数据,又想查一个 Hive 里的数据,就可以通过 TiDB 的这种标准 SQL 查询实现,屏蔽掉底层复杂的细节,这对于客户而言是非常具有现实价值的方案。

未来期待:找到初期用户

2 天的比赛时间非常有限,队员们希望在未来几个月找到一些初期用户,在用户反馈中不断完善 TiFlink 项目。队员们对此都很期待:“毕竟我们自己的想法和用户的想法还是有很多不一样的地方,比如说在一些选型、设计上的问题,我们自己没有办法解答,需要知道对用户来说哪种方式比较方便使用。理想情况下,我们当然希望这个项目可以变成 TiDB 的一部分 ,作为一个整体被 TiDB 的用户非常方便地使用起来。

李钰老师特别补充道:“其实 Flink 也一直在提批流一体数仓,在用户有实时需求的情况下,批流一体数仓能够极大地节省整体 TCO 。类似的方案之前在阿里内部也有过一些技术实现,但 TiKV+Flink 是首次以开源解决方案的形式予以实现,这可以为广大用户提供更普惠的解决方案。”

除了 TiFlink ,本届大赛中也涌现出不少令人激动的项目,除了自己的队伍,还有哪些是最感兴趣的呢?几位队员明显有着自己的偏爱:

张茄子:“我比较喜欢的是几个大佬们做的那个 Index 的项目,非常具有想象力,把一些比较新的想法都融合进来了,我感觉这也是最有前景的项目之一。”

徐哲:“我最感兴趣的是 UDF 和 TiGraph 两个队伍的项目。UDF 在演示期间的展示非常酷, TiGraph 在展示期间有一个和原生的 TiDB 的性能对比,效果也非常好。他们的项目都是非常实用的想法,最后都获得了奖项,说明大家对他们也非常认可。”

Hackathon 建议:参赛,享受比赛

作为经常参加 Hackathon 的老手,队员们也给对 Hackathon 活动感兴趣的萌新们分享了一些个人经验:张茄子建议新人一定要大胆来参赛。很多参赛选手其实也有好的点子和想法,但是他不太敢来参赛,害怕在众人面前露怯。其实大可不必,即使最终答辩效果不好,被淘汰也没什么不好意思的。不要太执着于比赛成绩,享受比赛过程就好了。你可以在这个过程中学习到很多东西,这才是最重要的收获。此外,如果想取得好成绩的话,需要提前对 TiDB 和 TiKV 进行了解和学习,获奖队伍中有很多人都是社区中的长期贡献者,事先做一些准备会更有胜算。

李钰老师认为 Hackathon 活动是一个锻炼人的好机会,对于技术人员而言非常具有价值。就像马拉松长跑一样,在平时纷繁复杂的工作之外给自己一个机会来发泄一下。马拉松是一种对自我体力极限的锻炼, Hackathon 则是一个脑力上的锻炼。 最简单的建议就是要先来参加,在参赛的过程中享受比赛。

新经济行业内容专区上线,为新经济企业数据库选型和应用提供深入洞察和可靠参考路径。