iceberg数据存储格式

　　Apache Iceberg作为一款新兴的数据湖解决方案在实现上高度抽象，在存储上能够对接当前主流的HDFS，S3文件系统并且支持多种文件存储格式，例如Parquet、ORC、AVRO。相较于Hudi、Delta与Spark的强耦合，Iceberg可以与多种计算引擎对接，目前社区已经支持Spark读写Iceberg、Impala/Hive查询Iceberg。本文基于Apache Iceberg 0.10.0，介绍Iceberg文件的组织方式以及不同文件的存储格式。

Iceberg Table Format

从图中可以看到iceberg将数据进行分层管理，主要分为元数据管理层和数据存储层。元数据管理层又可以细分为三层：

  • VersionMetadata
  • Snapshot
  • Manifest

??VersionMetadata存储当前版本的元数据信息（所有snapshot信息）；Snapshot表示当前操作的一个快照，每次commit都会生成一个快照，一个快照中包含多个Manifest，每个Manifest中记录了当前操作生成数据所对应的文件地址，也就是data files的地址。基于snapshot的管理方式，iceberg能够进行time travel（历史版本读取以及增量读取），并且提供了serializable isolation。
??数据存储层支持不同的文件格式，目前支持Parquet、ORC、AVRO。

下面以HadoopTableOperation commit生成的数据为例介绍各层的数据格式。iceberg生成的数据目录结构如下所示：

├── data
│   ├── id=1
│   │   ├── 00000-0-04ae60eb-657d-45cb-bb99-d1cb7fe0ad5a-00001.parquet
│   │   └── 00000-4-487b841b-13b4-4ae8-9238-f70674d5102e-00001.parquet
│   ├── id=2
│   │   ├── 00001-1-e85b018b-e43a-44d7-9904-09c80a9b9c24-00001.parquet
│   │   └── 00001-5-0e2be766-c921-4269-8e1e-c3cff4b98a5a-00001.parquet
│   ├── id=3
│   │   ├── 00002-2-097171c5-d810-4de9-aa07-58f3f8a3f52e-00001.parquet
│   │   └── 00002-6-9d738169-1dbe-4cc5-9a87-f79457a9ec0b-00001.parquet
│   └── id=4
│       ├── 00003-3-b0c91d66-9e4e-4b7a-bcd5-db3dc1b847f2-00001.parquet
│       └── 00003-7-68c45a24-21a2-41e8-90f1-ef4be42f3002-00001.parquet
└── metadata
    ├── 1f8279fb-5b2d-464c-af12-d9d6fbe9b5ae-m0.avro
    ├── 1f8279fb-5b2d-464c-af12-d9d6fbe9b5ae-m1.avro
    ├── f475511f-877e-4da5-90aa-efa5928a7759-m0.avro
    ├── snap-2080639593951710914-1-1f8279fb-5b2d-464c-af12-d9d6fbe9b5ae.avro
    ├── snap-5178718682852547007-1-f475511f-877e-4da5-90aa-efa5928a7759.avro
    ├── v1.metadata.json
    ├── v2.metadata.json
    ├── v3.metadata.json
    └── version-hint.text

其中metadata目录存放元数据管理层的数据：

  • version-hint.text：存储version.metadata.json的版本号，即下文的number
  • version[number].metadata.json
  • snap-[snapshotID]-[attemptID]-[commitUUID].avro(snapshot文件)
  • [commitUUID]-m-[manifestCount].avro(manifest文件)

data目录组织形式类似于hive，都是以分区进行目录组织（上图中id为分区列），最终数据可以使用不同文件格式进行存储：

  • [sparkPartitionID]-[sparkTaskID]-[UUID]-[fileCount].[parquet | avro | orc]

VersionMetadata

// 
{
  // 当前文件格式版本信息
  // 目前为version 1
  // 支持row-level delete等功能的version 2还在开发中
  "format-version" : 1,
  "table-uuid" : "a9114f94-911e-4acf-94cc-6d000b321812",
  // hadoopTable location
  "location" : "hdfs://10.242.199.202:9000/hive/empty_order_item",
  // 最新snapshot的创建时间
  "last-updated-ms" : 1608810968725,
  "last-column-id" : 6,
  // iceberg schema
  "schema" : {
    "type" : "struct",
    "fields" : [ {
      "id" : 1,
      "name" : "id",
      "required" : false, // 类似probuf中的required
      "type" : "long"
    }, {
      "id" : 2,
      "name" : "order_id",
      "required" : false,
      "type" : "long"
    }, {
      "id" : 3,
      "name" : "product_id",
      "required" : false,
      "type" : "long"
    }, {
      "id" : 4,
      "name" : "product_price",
      "required" : false,
      "type" : "decimal(7, 2)"
    }, {
      "id" : 5,
      "name" : "product_quantity",
      "required" : false,
      "type" : "int"
    }, {
      "id" : 6,
      "name" : "product_name",
      "required" : false,
      "type" : "string"
    } ]
  },
  "partition-spec" : [ {
    "name" : "id",
    "transform" : "identity", // transform类型
    "source-id" : 1,
    "field-id" : 1000
  } ],
  "default-spec-id" : 0,
  // 分区信息
  "partition-specs" : [ {
    "spec-id" : 0,
    "fields" : [ {
      "name" : "id",
      // transform类型：目前支持identity，year，bucket等
      "transform" : "identity",
      // 对应schema.fields中相应field的ID
      "source-id" : 1,
      "field-id" : 1000
    } ]
  } ],
  "default-sort-order-id" : 0,
  "sort-orders" : [ {
    "order-id" : 0,
    "fields" : [ ]
  } ],
  // hive创建该表存储的一些hive property信息
  "properties" : {
    "totalSize" : "0",
    "rawDataSize" : "0",
    "numRows" : "0",
    "COLUMN_STATS_ACCURATE" : "{\"BASIC_STATS\":\"true\"}",
    "numFiles" : "0"
  },
  // 当前snapshot id
  "current-snapshot-id" : 2080639593951710914,
  // snapshot信息
  "snapshots" : [ {
    "snapshot-id" : 5178718682852547007,
    // 创建snapshot时间
    "timestamp-ms" : 1608809818168,
    "summary" : {
      // spark写入方式，目前支持overwrite以及append
      "operation" : "overwrite",
      "spark.app.id" : "local-1608809790982",
      "replace-partitions" : "true",
      // 本次snapshot添加的文件数量
      "added-data-files" : "4",
      // 本次snapshot添加的record数量
      "added-records" : "4",
      // 本次snapshot添加的文件大小
      "added-files-size" : "7217",
      // 本次snapshot修改的分区数量
      "changed-partition-count" : "4",
      // 本次snapshot中record总数 = lastSnapshotTotalRecord - currentSnapshotDeleteRecord + currentSnapshotAddRecord
      "total-records" : "4",
      "total-data-files" : "4",
      "total-delete-files" : "0",
      "total-position-deletes" : "0",
      "total-equality-deletes" : "0"
    },
    "manifest-list" : "hdfs://10.242.199.202:9000/hive/empty_order_item/metadata/snap-5178718682852547007-1-f475511f-877e-4da5-90aa-efa5928a7759.avro"
  }, {
    "snapshot-id" : 2080639593951710914,
    // 上次snapshotID
    "parent-snapshot-id" : 5178718682852547007,
    "timestamp-ms" : 1608810968725,
    "summary" : {
      "operation" : "overwrite",
      "spark.app.id" : "local-1608809790982",
      "replace-partitions" : "true",
      "added-data-files" : "4",
      "deleted-data-files" : "4",
      "added-records" : "4",
      "deleted-records" : "4",
      "added-files-size" : "7217",
      "removed-files-size" : "7217",
      "changed-partition-count" : "4",
      "total-records" : "4",
      "total-data-files" : "4",
      "total-delete-files" : "0",
      "total-position-deletes" : "0",
      "total-equality-deletes" : "0"
    },
    // snapshot文件路径
    "manifest-list" : "hdfs://10.242.199.202:9000/hive/empty_order_item/metadata/snap-2080639593951710914-1-1f8279fb-5b2d-464c-af12-d9d6fbe9b5ae.avro"
  } ],
  // snapshot记录
  "snapshot-log" : [ {
    "timestamp-ms" : 1608809818168,
    "snapshot-id" : 5178718682852547007
  }, {
    "timestamp-ms" : 1608810968725,
    "snapshot-id" : 2080639593951710914
  } ],
  // metada记录
  "metadata-log" : [ {
    "timestamp-ms" : 1608809758229,
    "metadata-file" : "hdfs://10.242.199.202:9000/hive/empty_order_item/metadata/v1.metadata.json"
  }, {
    "timestamp-ms" : 1608809818168,
    "metadata-file" : "hdfs://10.242.199.202:9000/hive/empty_order_item/metadata/v2.metadata.json"
  } ]
}

　　上例展示的是v3.metadata.json中的数据，该文件保存了iceberg table schema、partition、snapshot信息，partition中的transform信息使得iceberg能够根据字段进行hidden partition，而无需像hive一样显示的指定分区字段。由于VersionMetadata中记录了每次snapshot的id以及create_time，我们可以通过时间或snapshotId查询相应snapshot的数据，实现Time Travel。

Snapshot

// Snapshot: 2080639593951710914
// Location: hdfs://10.242.199.202:9000/hive/empty_order_item/metadata/snap-2080639593951710914-1-1f8279fb-5b2d-464c-af12-d9d6fbe9b5ae.avro

// manifest entry
{
  "manifest_path" : "hdfs://10.242.199.202:9000/hive/empty_order_item/metadata/1f8279fb-5b2d-464c-af12-d9d6fbe9b5ae-m1.avro",
  "manifest_length" : 5291,
  "partition_spec_id" : 0,
  // 该manifest entry所属的snapshot
  "added_snapshot_id" : {
    "long" : 2080639593951710914
  },
  // 该manifest中添加的文件数量
  "added_data_files_count" : {
    "int" : 4
  },
  // 创建该manifest时已经存在且
  // 没有被这次创建操作删除的文件数量
  "existing_data_files_count" : {
    "int" : 0
  },
  // 创建manifest删除的文件
  "deleted_data_files_count" : {
    "int" : 0
  },
  // 该manifest中partition字段的范围
  "partitions" : {
    "array" : [ {
      "contains_null" : false,
      "lower_bound" : {
        "bytes" : "\u0001\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000"
      },
      "upper_bound" : {
        "bytes" : "\u0004\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000"
      }
    } ]
  },
  "added_rows_count" : {
    "long" : 4
  },
  "existing_rows_count" : {
    "long" : 0
  },
  "deleted_rows_count" : {
    "long" : 0
  }
}
// manifest entry
{
  "manifest_path" : "hdfs://10.242.199.202:9000/hive/empty_order_item/metadata/1f8279fb-5b2d-464c-af12-d9d6fbe9b5ae-m0.avro",
  "manifest_length" : 5289,
  "partition_spec_id" : 0,
  "added_snapshot_id" : {
    "long" : 2080639593951710914
  },
  "added_data_files_count" : {
    "int" : 0
  },
  "existing_data_files_count" : {
    "int" : 0
  },
  "deleted_data_files_count" : {
    "int" : 4
  },
  "partitions" : {
    "array" : [ {
      "contains_null" : false,
      "lower_bound" : {
        "bytes" : "\u0001\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000"
      },
      "upper_bound" : {
        "bytes" : "\u0004\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000"
      }
    } ]
  },
  "added_rows_count" : {
    "long" : 0
  },
  "existing_rows_count" : {
    "long" : 0
  },
  "deleted_rows_count" : {
    "long" : 4
  }
}

　　一个snapshot中可以包含多个manifest entry，一个manifest entry表示一个manifest，其中重点需要关注的是每个manifest中的partitions字段，在根据filter进行过滤时可以首先通过该字段表示的分区范围对manifest进行过滤，避免无效的查询。

Manifest

// DataFileEntry
{
  // 表示对应数据文件status
  // 0: EXISTING, 1: ADDED，2: DELETED
  "status" : 1,
  "snapshot_id" : {
    "long" : 2080639593951710914
  },
  "data_file" : {
    "file_path" : "hdfs://10.242.199.202:9000/hive/empty_order_item/data/id=1/00000-4-487b841b-13b4-4ae8-9238-f70674d5102e-00001.parquet",
    "file_format" : "PARQUET",
    // 对应的分区值
    "partition" : {
      "id" : {
        "long" : 1
      }
    },
    // 文件中record数量
    "record_count" : 1,
    // 文件大小
    "file_size_in_bytes" : 1823,
    "block_size_in_bytes" : 67108864,
    // 不同column存储大小
    "column_sizes" : {
      "array" : [ {
        "key" : 1,
        "value" : 52
      }, {
        "key" : 2,
        "value" : 52
      }, {
        "key" : 3,
        "value" : 52
      }, {
        "key" : 4,
        "value" : 53
      }, {
        "key" : 5,
        "value" : 51
      }, {
        "key" : 6,
        "value" : 61
      } ]
    },
    // 不同列对应的value数量
    "value_counts" : {
      "array" : [ {
        "key" : 1,
        "value" : 1
      }, {
        "key" : 2,
        "value" : 1
      }, {
        "key" : 3,
        "value" : 1
      }, {
        "key" : 4,
        "value" : 1
      }, {
        "key" : 5,
        "value" : 1
      }, {
        "key" : 6,
        "value" : 1
      } ]
    },
    // 列值为null的数量
    "null_value_counts" : {
      "array" : [ {
        "key" : 1,
        "value" : 0
      }, {
        "key" : 2,
        "value" : 0
      }, {
        "key" : 3,
        "value" : 0
      }, {
        "key" : 4,
        "value" : 0
      }, {
        "key" : 5,
        "value" : 0
      }, {
        "key" : 6,
        "value" : 0
      } ]
    },
    // 不同列的范围
    "lower_bounds" : {
      "array" : [ {
        "key" : 1,
        "value" : "\u0001\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000"
      }, {
        "key" : 2,
        "value" : "\u0001\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000"
      }, {
        "key" : 3,
        "value" : "\u0001\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000"
      }, {
        "key" : 4,
        "value" : "\u0013?"
      }, {
        "key" : 5,
        "value" : "\u0002\u0000\u0000\u0000"
      }, {
        "key" : 6,
        "value" : "table lamp"
      } ]
    },
    "upper_bounds" : {
      "array" : [ {
        "key" : 1,
        "value" : "\u0001\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000"
      }, {
        "key" : 2,
        "value" : "\u0001\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000"
      }, {
        "key" : 3,
        "value" : "\u0001\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000\u0000"
      }, {
        "key" : 4,
        "value" : "\u0013?"
      }, {
        "key" : 5,
        "value" : "\u0002\u0000\u0000\u0000"
      }, {
        "key" : 6,
        "value" : "table lamp"
      } ]
    },
    "key_metadata" : null,
    // parquet block offset/ orc stripe offset
    "split_offsets" : {
      "array" : [ 4 ]
    }
  }
}
{
...
}

　　Manifest管理多个data文件，一条DataFileEntry对应一个data文件，DataFileEntry中记录了所属partition，value bounds等信息，value_counts和null_value_counts可以用于过滤null列，例：column a所对应的value_count为3，且对应的null_value_count也为3，此时如果select a，则可以根据value_count-null_value_count=0判断a全为null直接返回而无需再进行parquet文件的查询；除此之外，可以根据value bounds进行过滤，加速查询。

总结

　　本文主要介绍了Iceberg不同文件的存储格式，讲解了不同字段中的作用，正是这些元数据管理保证了iceberg能够进行高效快速的查询，后续会根据这些文件进一步分析iceberg写入和查询过程。

原文链接：https://blog.csdn.net/u012794915/article/details/111831471

 
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