Apache Hudi在Flink中执行DELETE操作时的分区扫描优化实践

问题背景

在使用Apache Hudi与Flink集成时，开发人员发现了一个性能问题：当通过Flink批处理作业执行DELETE操作时，即使SQL语句中明确指定了分区条件，Hudi仍然会扫描所有分区数据。这种行为导致了不必要的资源消耗，特别是在处理大型表时，甚至可能引发作业超时问题。

技术分析

问题现象

在具体实践中，开发人员创建了一个Hudi表，并通过Flink SQL执行DELETE操作。表结构设计为按x字段分区，DELETE语句中明确指定了x='cl-278'的条件。然而，作业执行时却扫描了全表数据，而非仅扫描目标分区。

从Flink UI的作业DAG图中可以观察到，index_bootstrap操作符成为了性能瓶颈。该操作符处理的数据量与整个表的数据量相当，这与预期仅处理特定分区数据的期望不符。

根本原因

经过深入分析，发现问题根源在于索引配置的缺失。虽然数据摄入作业已经正确配置了桶索引(Bucket Index)，但DELETE作业中未指定索引类型，导致Hudi默认使用了不同的索引机制。

Hudi的索引引导(index_bootstrap)操作在以下情况下会被跳过：

1. 当操作类型为OVERWRITE时
2. 当使用桶索引(Bucket Index)时
3. 对于非分区表

由于DELETE作业未明确配置索引类型，系统执行了全表扫描来构建索引，造成了性能问题。

解决方案

正确配置索引

为确保DELETE操作高效执行，需要为DELETE作业配置与摄入作业相同的索引类型。具体配置如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS hudi_temp(
  x STRING,
  _date STRING,
  _count BIGINT,
  type STRING,
  update_date TIMESTAMP(3)
) PARTITIONED BY (`x`) 
WITH (
  'connector' = 'hudi',
  'hoodie.datasource.write.recordkey.field'='x,_date',
  'path' = '${bucket_path_daily}',
  'table.type' = 'COPY_ON_WRITE',
  'hoodie.datasource.write.precombine.field'='updated_date',
  'write.operation' = 'delete',
  'hoodie.datasource.write.partitionpath.field'='x',
  'hoodie.write.concurrency.mode'='optimistic_concurrency_control',
  'hoodie.write.lock.provider'='org.apache.hudi.client.transaction.lock.InProcessLockProvider',
  'hoodie.cleaner.policy.failed.writes'='LAZY',
  'hoodie.index.type'= 'BUCKET',
  'hoodie.index.bucket.engine' = 'SIMPLE',
  'hoodie.bucket.index.num.buckets'='16',
  'hoodie.bucket.index.hash.field'='x'
)

并发控制配置

对于需要并发写入的场景，以下配置是必要的：

1. hoodie.write.concurrency.mode设置为'optimistic_concurrency_control'
2. 指定合适的锁提供器，如InProcessLockProvider

这些配置需要同时在数据摄入作业和DELETE作业中设置，以确保一致的行为和并发安全性。

实施效果

应用上述解决方案后，DELETE作业表现出显著的性能改进：

1. Flink作业DAG中不再出现index_bootstrap操作符
2. 作业仅扫描符合条件的分区数据，大幅减少了处理的数据量
3. 执行时间从原来的10分钟以上缩短到与数据量成比例的合理范围
4. 资源利用率显著降低，避免了因全表扫描导致的系统过载

最佳实践建议

1. 索引一致性：确保所有访问同一Hudi表的作业使用相同的索引配置，特别是当涉及写入操作时。

2. 桶索引优化：对于大规模数据集，桶索引(Bucket Index)是推荐的选择，它能有效减少状态大小并提高性能。

3. 并发控制：在多作业并发写入场景下，必须正确配置乐观并发控制和锁提供器。

4. 监控与调优：定期监控作业的DAG结构和各操作符的吞吐量，及时发现潜在的性能问题。

5. 版本兼容性：注意Hudi与Flink版本的兼容性，不同版本可能在行为上有差异。

通过遵循这些实践，开发人员可以充分发挥Hudi与Flink集成的优势，实现高效的数据管理和操作。