基于 TiSpark 的海量数据批量处理技术

熟悉 TiSpark 的人都知道，TiSpark 是 Spark 的一个插件，它其实就是给予了 Spark 能够去访问 TiDB 底层分布式存储引擎 TiKV 或者 TiFlash 的能力。之前我们一直在解决读的问题，写问题并没有付出太多的时间去解决。今天就给大家揭秘，我们是怎样使用 TiSpark 去实现海量数据批处理，然后写入到 TiDB 里面去的。

传统批处理 vs TiSpark 的批处理

在介绍 TiSpark 之前，我们首先来回顾一下传统批处理架构。

对于传统批处理架构而言，首先要有一个数据，这个数据可以是用户的 CSV 文件，也可以是用户从 TiDB 或 MySQL，或者是其它异构数据库里面读出来的数据。在拿到这些数据之后，它首先需要做的是任务切分，对于每一个批次的任务，每一个小批的任务，分别去进行数据处理，然后再进行分批提交，最后再去写入到 TiDB 里面。

熟悉数据库的人可能都知道，这一套架构有一个致命的问题：就是它没有办法通过数据库来保证事务的 ACID 特性。传统的批处理架构，都需要引入一些任务表的机制，来追踪每一个子任务的成功状态。如果说子任务表中有一个状态是失败的，那可能就需要把整个任务全部回滚。甚至在一些情况下，都需要人工去介入。对于 TiSpark 来说，则不需要这样。

TiSpark 拿到读取完毕的数据以后，首先把它当做一个整体去进行数据处理，无须分片分批处理。数据处理之后形成的新数据，是直接通过两阶段协议，并发的写入到 TiKV 里，不经过 TiDB Server。如果拿 TiSpark 的批处理技术和传统批处理架构来进行对比，会发现传统批处理架构有着两个致命的缺陷。第一点是慢，在一些商业银行，它的日中批处理任务，都是有一定的时效性的。如果说你的处理速度特别慢，是会影响到第二天的开业。第二，传统批处理架构也是没有办法能够保证事务。为了解决事务的问题需要引入很多机制，业务侧去做这种事务的保证，会特别的复杂，难用，也会影响到整体的处理和写读的速度。

TiSpark 解读

架构

接下来大家可能对 TiSpark 的整体架构会比较感兴趣，下图应该就说的比较清楚了。

首先，左侧蓝色部分是 TiDB 的分布式存储引擎，包括 TiKV、TiFlash；粉色部分是 PD；右侧绿色部分是 TiDB Server；上方黄色部分是 Spark 集群。

在一个任务提交到 TiSpark，TiSpark 在处理完数据之后，开始写入数据之前，会先进行一个锁表的处理。锁表的意义是防止其它的事务与 TiSpark 正在写入的事务发生冲突，导致 TiSpark 的事务进行回滚。大家知道，TiSpark 批处理它所涉及到的数据量都会特别大，可能是成千万，甚至上亿的数据量，如果因为这样而回滚是我们不想看到的事情，所以我们需要预先做一个锁表。

这里需要强调一下，这个锁表只针对于 3.0.14 以上的版本。 在 4.0 版本中 TiDB 已经原生支持了 10GB 的大事务，它对事务的协议做了一定的修改，这也意味着如果 TiSpark 能够兼容这种协议上的修改，是可以不需要去锁表的。

第二步就是 TiSpark 会对它将要写入的数据去定型、统计、抽样、计算，算出来它这一次批量的写入，大概会生成多少个新的 Region，然后把这些信息传递给 TiDB，由 TiDB 跟其它的组件去进行交互，把新生成的 Region 预先切分出来。Region 预切分的好处：

• 第一，是规避了热点问题。

• 第二，如果说在 TiSpark 写入过程中，因为 Region 发生分裂，可能会导致一些写入性能的降级，通过这种方式，就能够有效的去规避。

另外，TiSpark 在写入过程中，也会跟 PD 去进行互动，这个互动主要是两个方面。第一个方面，是一些元信息。要知道 TiKV 底层数据是一个键值对，TiSpark 在写入之前也会把所有的行数据，转换成为键值对。既然是一个键值对，就需要知道我这个键值对需要去哪一个 Region，这就是 Region 具体地址的获取。另外一方面，TiSpark 在写入也是保证事务的，它需要向 PD 申请一个时间戳。不熟悉 TiDB 的同学，可以简单把这个时间戳理解为事务的 ID 号，接下来就非常简单了，准备工作都已经做完，TiSpark 会直接把它生成的键值对，通过 Spark Worker 去并发的多对多的写入到 TiKV 里面。

原理

接下来讲一讲 TiSpark 的原理。原理可以具体分为两大块。

第一块是 TiSpark 实现了一个 Java 版本的 TiKV 客户端 。这个客户端的功能是比较多，也比较丰富，完全可以单独剥离，然后拿去给用 Java 实现的业务去使用，就是跟 TiKV 去进行交互。首先，它实现了 Coprocessor 的接口。这也意味着它可以跟 TiKV 或者是 TiFlash 去进行互动，可以把一些算计进行下推，比如说 Limit、Order，或者是聚合等等。它也会做一些谓词、索引、键值域的处理。比如我有一个查询，它用了索引以后，或者说用了主键以后，它的查询范围可能是 10 到 100，如果我还继续用全表查的话，速度会特别慢。所以，这时全表查会被优化成为 10 到 100 的范围查。

另外，Java 版本的 TiKV 客户端也实现了两阶段的协议。这也是 TiSpark 能够保证写入符合 ACID 的核心功能。简单来说，这个协议在 TiDB 那边也有一样的实现。只不过它是用 Golang 实现的。我们所做的工作，就是把这个协议用 Java 重新实现了一遍。此外，这个客户端也会去维护一些统计信息，索引信息。这样的好处就是在 Spark 做执行计划的时候，能够有效的利用到这些信息，去选择一条更优的执行路径。刚才提到的 Java 版本的 TiKV 的客户端，只是告诉你，你可以通过这个去跟 TiKV、TiFlash 去进行交互，但是，并没有解决另外一个很关键的问题，就是我怎么样把这个东西告诉 Spark。那这个问题的答案就是 TiSpark。

第二块是 TiSpark 利用了 Spark 的 Extensions Point。 我们之所以选择 Spark Extensions Point 作为一个入口是因为这样做可以减少维护成本，我们没有必要单独去维护一套 Spark 的代码。假设说我们现在选择的是维护 Spark 代码，现在去实现访问 TiKV 或是 TiFlash 的逻辑，那这意味着我们势必要跟主干进行分叉。熟悉开发的同学可能都知道，如果你跟主干离的太远，主干的后续更新你是很难再合回来的。所以基于这种考量，我们当时是采用了 Spark Extensions Point 作为方案。这个方案除了上面说的这个好处以外，还有别的好处吗？答案是有的。它可以劫持 Spark Catalyst 的优化器，能够将怎么样去访问 TiKV 或者是 TiFlash 的逻辑注入到 Spark 的执行计划，或者是去进行一些相应的改写。

并且 TiSpark 无论是单表写入，还是多表写入，它都是能够保证事务的 ACID 特性的。只不过单表写入，它是完全兼容 Spark DataSource API。因为 Spark 里面，DataFrame 就是一个单表的概念，如果说你想要去做多表的写入的话，你需要使用的是 TiSpark 额外维护的接口（后文会举例介绍）。我们能够保证不管是 TiSpark 以后更新多少个版本，这个接口是不会变的。

融合

刚才是讲了一些原理，可能大家会有一个疑问，你这个东西很好，那它怎么样能够跟现有的分布式业务系统去融合呢？答案是，它是可以融合的。

举一个简单的例子。我们现在有一个分布式业务系统，它分为三个部分。第一部分是有一个服务应用框架；第二部分是有一个异步任务应用框架；然后接下来就是批量应用框架。

服务应用框架是面向业务开发人员的，业务开发人员去实现这个批任务的逻辑，然后提交给服务应用框架，服务应用框架再把这个任务提交给异步任务框架去进行调度，最终把它放到我们的批量应用框架里面去真正的执行。有了 TiSpark 以后，TiSpark 可以比较好的融入到我们的批量应用框架里面，刚才说的那个流程，只不过是异步任务应用框架在提交给批量应用框架之后，整个的执行路径是由 TiSpark 来控制。就是 TiSpark 来去控制它的整体的调度和处理，而不是由原来的批量调度框架，或者是批量处理框架去进行调度或者是处理。

应用

刚才一直在说原理和融合，下面就是讲一讲，TiSpark 到底是怎么样可以应用在这个批任务上？我个人认为，批任务最重要的其实是数据处理，在 TiSpark 里面，数据处理是可以通过 Data Frame 中的接口来实现的。当然如果不那么熟悉 Data Frame 接口的同学，也可以采用 Spark SQL 的方式来实现。下图是一个比较简单的例子：

比如说我有一张用户表，这个用户表里面有它的贷款和利率，然后我想根据这个贷款和利率去计算当月所需要还的利息。那其实很简单，你可以通过 DataFrame 中的接口，通过列的名字去定位到它的贷款，和它的利率，然后通过一个简单的算术运算，加减乘除，把它的当月所需还的利息算出来。然后最终是通过 DF 的另外一个接口 withColumn，把它新重建一个列，这个列的名字就叫做 toBeDeducted。然后就会生成一个新的 DataFrame。这个新的 DataFrame 与原来的 DataFrame 唯一的区别就是它多了一列，叫做 toBeDeducted。

接下来我们可以把这个 toBededucted 跟它原来的余额去进行减法操作，减法操作完毕之后，这个新的余额，就是经过批量任务以后真正的余额。此时可以看到刚才算出来的 toBeDeducted 是一个冗余列，我们是可以把它看作一个丢弃操作。实际上也很简单，你可以通过一个 job 去处理。另外，刚才这个计算应该是比较简单，那同时，用这个 DatoFrame 的接口，也可以去实现一些比较复杂的批处理逻辑。

举个例子，信用卡的积分项目。一个信用卡积分的计算，它可能有三张表，分别是积分信息、消费信息、规则信息。积分信息是用户当前的积分；消费信息就是每个月的消费金额；规则信息是我在不同的商户里面，他的消费的返比是不一样的。可能在珠宝类的商户里面，它的返比是 1：2，也就说，1 块钱等于 2 积分。那我们可以把这三张表，在 Spark 里面进行 join，然后生成一个新的 DataFrame。然后 DataFrame 再通过相应的列的名字，去进行一些算术计算，比如把消费金额乘以规则信息里面的系数，然后把这个批任务去执行完毕。执行完毕以后，可以去按照不同的表的结构，去对 DataFrame 进行相应的处理和操作。最终，通过我们的写入接口，能够又快又好的写入到 TiDB 里面。 这里要强调的就是，TiSpark 的写入是直接去写 TiKV，不经过 TiDB 的，它绕过了 TiDB。

然后讲一下单表写入。单表写入就比较简单，它是完全兼容了 Spark DataSource 的 API，使用上也是非常方便的。如果说你之前没有 Spark DataSource 的经验，我觉得学习上也一定会特别的快，因为 Spark 它也兼容 Java 语言，然后你也可以用 Java 的接口去实现整个 DF 的写入。关于写入我想强调两点，第一点就是 format 和 options。format 是因为 Spark 里面的 format 有很多种。比如说，如果你想用 JDBC 写，那你可能就要用 JDBC。如果你的写入对象是一个 Parquet，那你可能需要用 parquet。那这边因为我们的写入对象是 TiDB 里面的 TiKV，那我们这边就要用 TiDB 这个字符串。然后这个 options 里面其实就是一个 TiDB 的 options。这里面维护的是 TiDB server 的一些相关信息。包括了它的 IT 地址、端口、用户名、密码等等。因为前面也提到了，我们的 TiSpark 在写入的时候，也是需要跟 TiDB 去进行交互的，有了这些信息，它就可以比较好的去跟 TiDB 进行交互。

下面讲一下多表写入。刚才的单表写入，能够完全兼容 DataSource API，是因为在 Spark 里面，DataFrame 就是一个单表的概念。那如果说你想再写入多表，如果多表写入也能够保证 ACID 的特性的话，是没有办法去继续使用 Spark DataSoucre 的 API，你必须去使用 TiSpark 提供的接口。这边它有一个 DBTable 和 DataFrame 的映射关系。就是一张表你是需要通过它的库名，它的表名，来对应到它具体的 DataFrame，然后把它放在一个 Map 里面。假设你现在有三张表需要去同时写入的话，那它这个 Map 里面的元素应该是三个。接下来就是进入到我们 TiBatchWrite.write 这里面的接口，它这里面就会有一个 data 和 TiDB options。TiDB options 我在单表写入的时候，也已经详细介绍过了，这边就不再赘述。

熟悉 Spark 的同学，可能会问一个问题，因为 Spark 中的 DataFrame 是一个单表的概念，如果说你做一个合并，很可能会有表结构不兼容的问题。我是觉得这个问题非常好。但是，你仔细想一想，在 TiKV 里面，它这个数据格式是什么？是一个一个的键值对，那其实在我们支持多表写入的时候，前面的逻辑都是单独的，只有在 DataFrame 转换成为了键值对以后，我们才会去把它合并。

举个例子，假设说我现在有一张表它是有 100 行数据，另外一张表是 200 行数据，转化成为键值对以后，可以因为有索引，组件等，扩张了两倍，就是 200 行变成 400 个键值对，100 行变成了 200 个键值对。合并完了以后，它是 600 个键值对。在合并完之后，我才去做两阶段协议的提交。因为两阶段协议的提交能够保证你这 600 个键值对的提交，要么是成功，要么是失败的。这也意味着，如果说我的 600 个键值对提交成功了，我的两张表写入是成功的，如果它没有成功，那么我们两张表的写入是失败的。

所以说，通过我们的接口写入的多表的写入，也是符合 ACID 特性的。

另外一个大家可能会比较好奇的就是我有一个任务提交到了 TiSpark 里面，我有没有办法去看的到它这个任务的进度？答案是可以的。下图是我在提交了一个 4 百万行的数据写入的一个截图。

从图中可以看到，差不多接近 5 分钟左右应该就能写完。在 0 到 6 job ID 这边，其实做的都是准备工作。7 到 10 做的是两阶段提交里面选一个主键(在两阶段协议提交过程中保证事务的原子性)的步骤。然后 job ID 11 是真正的写入的工作。通过这个监控，可以比较清楚的看到，目前这个批处理任务当前正在处理什么。

优点

其实回过头来看，我们这个 TiSpark 的批处理，有着什么样的优点？

第一个优点就是快，快，快。 重要的事情说三遍，因为它真的特别快。快的原因是什么？是因为 TiSpark 绕过了 TiDB，可以多对多的并行写入 TiKV。这意味着什么？意味着它可以水平横向扩展。如果我的资源限制在 TiKV 那边，我可以简单加一个 TiKV 节点，就是扩展它的磁盘资源。如果我的瓶颈在 Spark 这边，我可以加一个 Spark 的计算节点。通过这种方式，可以又快又好的把这个数据写到 TiKV 里面。

第二个优点，是配置比较简单。 熟悉 spring batch 的同学可能都知道，spring batch 需要配置一大堆的 Item reader 和 Iitem writer ，特别复杂，特别难用。对于 TiSpark 来说，你可能唯一需要配置的就是告诉 Spark 怎么样去用这个 TiSpark。而且 TiSpark 所有的批处理逻辑，基本上 99% 都是兼容 Spark 的 DataSource API。只要你熟悉了 DataSource API，包括 DataFrame API，那你的批处理逻辑的书写、写入逻辑的书写，都会非常的方便。

第三个优点是不仅快，它还能保证事务。 就是写入要么成功，要么失败。小孩子才做选择，成年人全都要，就是又快又能够保证事务。目前 TiSpark 的写入性能可以在 8 分钟内写完 6000 万行 TPCH 的 lineitem 的数据。

如果大家对 TiSpark 批处理方案有兴趣的话，也欢迎邮件与我联系（邮箱：yangzhexuan@pingcap.com），我们一起看看怎么样能够把它融入到现有的分布式业务系统，更好的为用户带来价值、谋福利。

作者介绍：

杨哲轩，PingCAP 资深解决方案架构师。

本文转载自公众号 PingCAP（ID：pingcap2015）。

原文链接：

基于 TiSpark 的海量数据批量处理技术