實戰 | 深入理解 Hive ACID 事務表

  • 2019 年 10 月 6 日
  • 筆記

來源:https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/91470261

作者:薄荷腦

By 暴走大數據

場景描述：Apache Hive 0.13 版本引入了事務特性，能夠在 Hive 表上實現 ACID 語義，包括 INSERT/UPDATE/DELETE/MERGE 語句、增量數據抽取等。Hive 3.0 又對該特性進行了優化，包括改進了底層的文件組織方式，減少了對錶結構的限制，以及支援條件下推和向量化查詢。Hive 事務表的介紹和使用方法可以參考 Hive Wiki 和 各類教程，本文將重點講述 Hive 事務表是如何在 HDFS 上存儲的，及其讀寫過程是怎樣的。

關鍵詞：Hive ACID

文件結構

插入數據

CREATE TABLE employee (id int, name string, salary int)  STORED AS ORC TBLPROPERTIES ('transactional' = 'true');    INSERT INTO employee VALUES  (1, 'Jerry', 5000),  (2, 'Tom',   8000),  (3, 'Kate',  6000);

INSERT 語句會在一個事務中運行。它會創建名為 delta 的目錄，存放事務的資訊和表的數據。

/user/hive/warehouse/employee/delta_0000001_0000001_0000  /user/hive/warehouse/employee/delta_0000001_0000001_0000/_orc_acid_version  /user/hive/warehouse/employee/delta_0000001_0000001_0000/bucket_00000

目錄名稱的格式為 delta_minWID_maxWID_stmtID，即 delta 前綴、寫事務的 ID 範圍、以及語句 ID。具體來說：

所有 INSERT 語句都會創建 delta 目錄。UPDATE 語句也會創建 delta 目錄，但會先創建一個 delete 目錄，即先刪除、後插入。delete 目錄的前綴是 delete_delta；

Hive 會為所有的事務生成一個全局唯一的 ID，包括讀操作和寫操作。針對寫事務（INSERT、DELETE 等），Hive 還會創建一個寫事務 ID（Write ID），該 ID 在表範圍內唯一。寫事務 ID 會編碼到 delta 和 delete 目錄的名稱中；

語句 ID（Statement ID）則是當一個事務中有多條寫入語句時使用的，用作唯一標識。

再看文件內容，_orc_acid_version 的內容是 2，即當前 ACID 版本號是 2。它和版本 1 的主要區別是 UPDATE 語句採用了 split-update 特性，即上文提到的先刪除、後插入。這個特性能夠使 ACID 表支援條件下推等功能，具體可以查看 HIVE-14035。bucket_00000 文件則是寫入的數據內容。由於這張表沒有分區和分桶，所以只有這一個文件。事務表都以 ORC 格式存儲的，我們可以使用 orc-tools 來查看文件的內容：

$ orc-tools data bucket_00000  {"operation":0,"originalTransaction":1,"bucket":536870912,"rowId":0,"currentTransaction":1,"row":{"id":1,"name":"Jerry","salary":5000}}  {"operation":0,"originalTransaction":1,"bucket":536870912,"rowId":1,"currentTransaction":1,"row":{"id":2,"name":"Tom","salary":8000}}  {"operation":0,"originalTransaction":1,"bucket":536870912,"rowId":2,"currentTransaction":1,"row":{"id":3,"name":"Kate","salary":6000}}

輸出內容被格式化為了一行行的 JSON 字元串，我們可以看到具體數據是在 row 這個鍵中的，其它鍵則是 Hive 用來實現事務特性所使用的，具體含義為：

  • operation 0 表示插入，1 表示更新，2 表示刪除。由於使用了 split-update，UPDATE 是不會出現的；
  • originalTransaction 是該條記錄的原始寫事務 ID。對於 INSERT 操作，該值和 currentTransaction 是一致的。對於 DELETE，則是該條記錄第一次插入時的寫事務 ID；
  • bucket 是一個 32 位整型，由 BucketCodec 編碼，各個二進位位的含義為：
    • 1-3 位：編碼版本，當前是 001；
    • 4 位：保留；
    • 5-16 位：分桶 ID，由 0 開始。分桶 ID 是由 CLUSTERED BY 子句所指定的欄位、以及分桶的數量決定的。該值和 bucket_N 中的 N 一致；
    • 17-20 位：保留；
    • 21-32 位：語句 ID；
    • 舉例來說，整型 536936448 的二進位格式為 00100000000000010000000000000000，即它是按版本 1 的格式編碼的，分桶 ID 為 1；
  • rowId 是一個自增的唯一 ID，在寫事務和分桶的組合中唯一；
  • currentTransaction 當前的寫事務 ID；
  • row 具體數據。對於 DELETE 語句，則為 null。

我們可以注意到，文件中的數據會按 (originalTransaction, bucket, rowId) 進行排序，這點對後面的讀取操作非常關鍵。

這些資訊還可以通過 row__id 這個虛擬列進行查看：

SELECT row__id, id, name, salary FROM employee;

輸出結果為：

{"writeid":1,"bucketid":536870912,"rowid":0}    1       Jerry   5000  {"writeid":1,"bucketid":536870912,"rowid":1}    2       Tom     8000  {"writeid":1,"bucketid":536870912,"rowid":2}    3       Kate    6000

增量數據抽取 API V2

Hive 3.0 還改進了先前的 增量抽取 API，通過這個 API，用戶或第三方工具（Flume 等）就可以利用 ACID 特性持續不斷地向 Hive 表寫入數據了。這一操作同樣會生成 delta 目錄，但更新和刪除操作不再支援。

StreamingConnection connection = HiveStreamingConnection.newBuilder().connect();  connection.beginTransaction();  connection.write("11,val11,Asia,China".getBytes());  connection.write("12,val12,Asia,India".getBytes());  connection.commitTransaction();  connection.close();

更新數據

UPDATE employee SET salary = 7000 WHERE id = 2;

這條語句會先查詢出所有符合條件的記錄，獲取它們的 row__id 資訊，然後分別創建 delete 和 delta 目錄：

/user/hive/warehouse/employee/delta_0000001_0000001_0000/bucket_00000  /user/hive/warehouse/employee/delete_delta_0000002_0000002_0000/bucket_00000  /user/hive/warehouse/employee/delta_0000002_0000002_0000/bucket_00000

delete_delta_0000002_0000002_0000/bucket_00000 包含了刪除的記錄：

{"operation":2,"originalTransaction":1,"bucket":536870912,"rowId":1,"currentTransaction":2,"row":null}

delta_0000002_0000002_0000/bucket_00000 包含更新後的數據：

{"operation":0,"originalTransaction":2,"bucket":536870912,"rowId":0,"currentTransaction":2,"row":{"id":2,"name":"Tom","salary":7000}}

DELETE 語句的工作方式類似，同樣是先查詢，後生成 delete 目錄。

合併表

MERGE 語句和 MySQL 的 INSERT ON UPDATE 功能類似，它可以將來源表的數據合併到目標表中：

CREATE TABLE employee_update (id int, name string, salary int);  INSERT INTO employee_update VALUES  (2, 'Tom',  7000),  (4, 'Mary', 9000);    MERGE INTO employee AS a  USING employee_update AS b ON a.id = b.id  WHEN MATCHED THEN UPDATE SET salary = b.salary  WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES (b.id, b.name, b.salary);

這條語句會更新 Tom 的薪資欄位，並插入一條 Mary 的新記錄。多條 WHEN 子句會被視為不同的語句，有各自的語句 ID（Statement ID）。INSERT 子句會創建 delta_0000002_0000002_0000 文件，內容是 Mary 的數據；UPDATE 語句則會創建 delete_delta_0000002_0000002_0001 和 delta_0000002_0000002_0001 兩個文件，刪除並新增 Tom 的數據。

/user/hive/warehouse/employee/delta_0000001_0000001_0000  /user/hive/warehouse/employee/delta_0000002_0000002_0000  /user/hive/warehouse/employee/delete_delta_0000002_0000002_0001  /user/hive/warehouse/employee/delta_0000002_0000002_0001

壓縮

隨著寫操作的積累，表中的 delta 和 delete 文件會越來越多。事務表的讀取過程中需要合併所有文件，數量一多勢必會影響效率。此外，小文件對 HDFS 這樣的文件系統也是不夠友好的。因此，Hive 引入了壓縮（Compaction）的概念，分為 Minor 和 Major 兩類。

Minor Compaction 會將所有的 delta 文件壓縮為一個文件，delete 也壓縮為一個。壓縮後的結果文件名中會包含寫事務 ID 範圍，同時省略掉語句 ID。壓縮過程是在 Hive Metastore 中運行的，會根據一定閾值自動觸發。我們也可以使用如下語句人工觸發：

ALTER TABLE employee COMPACT 'minor';

以上文中的 MERGE 語句的結果舉例，在運行了一次 Minor Compaction 後，文件目錄結構將變為：

/user/hive/warehouse/employee/delete_delta_0000001_0000002  /user/hive/warehouse/employee/delta_0000001_0000002

在 delta_0000001_0000002/bucket_00000 文件中，數據會被排序和合併起來，因此文件中將包含兩行 Tom 的數據。Minor Compaction 不會刪除任何數據。

Major Compaction 則會將所有文件合併為一個文件，以 base_N 的形式命名，其中 N 表示最新的寫事務 ID。已刪除的數據將在這個過程中被剔除。row__id 則按原樣保留。

/user/hive/warehouse/employee/base_0000002

需要注意的是，在 Minor 或 Major Compaction 執行之後，原來的文件不會被立刻刪除。這是因為刪除的動作是在另一個名為 Cleaner 的執行緒中執行的。因此，表中可能同時存在不同事務 ID 的文件組合，這在讀取過程中需要做特殊處理。

讀取過程

我們可以看到 ACID 事務表中會包含三類文件，分別是 base、delta、以及 delete。文件中的每一行數據都會以 row__id 作為標識並排序。從 ACID 事務表中讀取數據就是對這些文件進行合併，從而得到最新事務的結果。這一過程是在 OrcInputFormat 和 OrcRawRecordMerger 類中實現的，本質上是一個合併排序的演算法。

以下列文件為例，產生這些文件的操作為：插入三條記錄，進行一次 Major Compaction，然後更新兩條記錄。1-0-0-1 是對 originalTransaction – bucketId – rowId – currentTransaction 的縮寫。

+----------+    +----------+    +----------+  | base_1   |    | delete_2 |    | delta_2  |  +----------+    +----------+    +----------+  | 1-0-0-1  |    | 1-0-1-2  |    | 2-0-0-2  |  | 1-0-1-1  |    | 1-0-2-2  |    | 2-0-1-2  |  | 1-0-2-1  |    +----------+    +----------+  +----------+

合併過程為：

  • 對所有數據行按照 (originalTransaction, bucketId, rowId) 正序排列，(currentTransaction) 倒序排列，即：
    • 1-0-0-1
    • 1-0-1-2
    • 1-0-1-1
    • …
    • 2-0-1-2
  • 獲取第一條記錄；
  • 如果當前記錄的 row__id 和上條數據一樣，則跳過；
  • 如果當前記錄的操作類型為 DELETE，也跳過；
    • 通過以上兩條規則，對於 1-0-1-2 和 1-0-1-1，這條記錄會被跳過；
  • 如果沒有跳過，記錄將被輸出給下游；
  • 重複以上過程。

合併過程是流式的，即 Hive 會將所有文件打開，預讀第一條記錄，並將 row__id 資訊存入到 ReaderKey 類型中。該類型實現了 Comparable 介面，因此可以按照上述規則自定義排序：

public class RecordIdentifier implements WritableComparable<RecordIdentifier> {    private long writeId;    private int bucketId;    private long rowId;    protected int compareToInternal(RecordIdentifier other) {      if (other == null) { return -1; }      if (writeId != other.writeId) { return writeId < other.writeId ? -1 : 1; }      if (bucketId != other.bucketId) { return bucketId < other.bucketId ? - 1 : 1; }      if (rowId != other.rowId) { return rowId < other.rowId ? -1 : 1; }      return 0;    }  }    public class ReaderKey extends RecordIdentifier {    private long currentWriteId;    private boolean isDeleteEvent = false;    public int compareTo(RecordIdentifier other) {      int sup = compareToInternal(other);      if (sup == 0) {        if (other.getClass() == ReaderKey.class) {          ReaderKey oth = (ReaderKey) other;          if (currentWriteId != oth.currentWriteId) { return currentWriteId < oth.currentWriteId ? +1 : -1; }          if (isDeleteEvent != oth.isDeleteEvent) { return isDeleteEvent ? -1 : +1; }        } else {          return -1;        }      }      return sup;    }  }

然後，ReaderKey 會和文件句柄一起存入到 TreeMap 結構中。根據該結構的特性，我們每次獲取第一個元素時就能得到排序後的結果，並讀取數據了。

public class OrcRawRecordMerger {    private TreeMap<ReaderKey, ReaderPair> readers = new TreeMap<>();    public boolean next(RecordIdentifier recordIdentifier, OrcStruct prev) {      Map.Entry<ReaderKey, ReaderPair> entry = readers.pollFirstEntry();    }  }

選擇文件

上文中提到，事務表目錄中會同時存在多個事務的快照文件，因此 Hive 首先要選擇出反映了最新事務結果的文件集合，然後再進行合併。舉例來說，下列文件是一系列操作後的結果：兩次插入，一次 Minor Compaction，一次 Major Compaction，一次刪除。

delta_0000001_0000001_0000  delta_0000002_0000002_0000  delta_0000001_0000002  base_0000002  delete_delta_0000003_0000003_0000

過濾過程為：

  • 從 Hive Metastore 中獲取所有成功提交的寫事務 ID 列表；
  • 從文件名中解析出文件類型、寫事務 ID 範圍、以及語句 ID；
  • 選取寫事務 ID 最大且合法的那個 base 目錄，如果存在的話；
  • 對 delta 和 delete 文件進行排序：
    • minWID 較小的優先；
    • 如果 minWID 相等，則 maxWID 較大的優先；
    • 如果都相等，則按 stmtID 排序；沒有 stmtID 的會排在前面；
  • 將 base 文件中的寫事務 ID 作為當前 ID，循環過濾所有 delta 文件：
    • 如果 maxWID 大於當前 ID，則保留這個文件，並以此更新當前 ID；
    • 如果 ID 範圍相同，也會保留這個文件；
    • 重複上述步驟。

過濾過程中還會處理一些特別的情況，如沒有 base 文件，有多條語句，包含原始文件（即不含 row__id 資訊的文件，一般是通過 LOAD DATA 導入的），以及 ACID 版本 1 格式的文件等。具體可以參考 AcidUtils#getAcidState 方法。

並行執行

在 Map-Reduce 模式下運行 Hive 時，多個 Mapper 是並行執行的，這就需要將 delta 文件按一定的規則組織好。簡單來說，base 和 delta 文件會被分配到不同的分片（Split）中，但所有分片都需要能夠讀取所有的 delete 文件，從而根據它們忽略掉已刪除的記錄。

向量化查詢

當 向量化查詢 特性開啟時，Hive 會嘗試將所有的 delete 文件讀入記憶體，並維護一個特定的數據結構，能夠快速地對數據進行過濾。如果記憶體放不下，則會像上文提到的過程一樣，逐步讀取 delete 文件，使用合併排序的演算法進行過濾。

public class VectorizedOrcAcidRowBatchReader {    private final DeleteEventRegistry deleteEventRegistry;      protected static interface DeleteEventRegistry {      public void findDeletedRecords(ColumnVector[] cols, int size, BitSet selectedBitSet);    }    static class ColumnizedDeleteEventRegistry implements DeleteEventRegistry {}    static class SortMergedDeleteEventRegistry implements DeleteEventRegistry {}      public boolean next(NullWritable key, VectorizedRowBatch value) {      BitSet selectedBitSet = new BitSet(vectorizedRowBatchBase.size);      this.deleteEventRegistry.findDeletedRecords(innerRecordIdColumnVector,          vectorizedRowBatchBase.size, selectedBitSet);      for (int setBitIndex = selectedBitSet.nextSetBit(0), selectedItr = 0;          setBitIndex >= 0;          setBitIndex = selectedBitSet.nextSetBit(setBitIndex+1), ++selectedItr) {        value.selected[selectedItr] = setBitIndex;      }    }  }

事務管理

為了實現 ACID 事務機制，Hive 還引入了新的事務管理器 DbTxnManager，它能夠在查詢計劃中分辨出 ACID 事務表，聯繫 Hive Metastore 打開新的事務，完成後提交事務。它也同時實現了過去的讀寫鎖機制，用來支援非事務表的情形。

Hive Metastore 負責分配新的事務 ID。這一過程是在一個資料庫事務中完成的，從而避免多個 Metastore 實例衝突的情況。

abstract class TxnHandler {    private List<Long> openTxns(Connection dbConn, Statement stmt, OpenTxnRequest rqst) {      String s = sqlGenerator.addForUpdateClause("select ntxn_next from NEXT_TXN_ID");      s = "update NEXT_TXN_ID set ntxn_next = " + (first + numTxns);      for (long i = first; i < first + numTxns; i++) {        txnIds.add(i);        rows.add(i + "," + quoteChar(TXN_OPEN) + "," + now + "," + now + ","            + quoteString(rqst.getUser()) + "," + quoteString(rqst.getHostname()) + "," + txnType.getValue());      }      List<String> queries = sqlGenerator.createInsertValuesStmt(          "TXNS (txn_id, txn_state, txn_started, txn_last_heartbeat, txn_user, txn_host, txn_type)", rows);    }  }

參考資料

  • Hive Transactions
  • Transactional Operations in Apache Hive
  • ORCFile ACID Support

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