知乎 Hive Metastore 实践：从 MySQL 到 TiDB

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知乎 Hive Metastore 实践：从 MySQL 到 TiDB

2020 年 7 月 9 日 CSDN

作者 | 胡梦宇，知乎数据架构平台开发工程师

责编 | 屠敏

头图 | CSDN 下载自东方 IC

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

背景

ApacheHive 是基于 Apache Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并且提供了 Hive SQL 进行查询和分析，在离线数仓中被广泛使用。

HiveMetastore 是 Hive 的元信息管理工具，它提供了操作元数据的一系列接口，其后端存储一般选用关系型数据库如 Derby、 MySQL 等。现在很多除了Hive 之外计算框架都支持以 Hive Metastore 为元数据中心来查询底层 Hadoop 生态的数据，比如 Presto、Spark、Flink 等等。

在知乎，我们是将元信息存储在 MySQL 内的，随着业务数据的不断增长，MySQL 内已经出现单表数据量两千多万的情况，当用户的任务出现 Metastore 密集操作的情况时，往往会出现缓慢甚至超时的现象，极大影响了任务的稳定性。长此以往，MySQL 在未来的某一天一定会不堪重负，因此优化 Hive 的元数据库势在必行。

在去年，我们做过数据治理，Hive 表生命周期管理，定期去删除元数据，期望能够减少 MySQL 的数据量，缓解元数据库的压力。但是经过实践，发现该方案有以下缺点：

数据的增长远比删除的要快，治标不治本；
在删除超大分区表（分区数上百万）的分区时，会对 MySQL 造成一定的压力，只能单线程去做，否则会影响其他正常的 Hive 查询，效率极其低下；
在知乎，元信息删除是伴随数据一起删除的（删除HDFS 过期数据，节约成本），Hive 的用户可能存在建表不规范的情况，将分区路径挂错，导致误删数据。

因此，我们需要寻找新的技术方案来解决这个问题。

技术选型

▐ 已有方案

业内目前有两种方案可供借鉴：

1. 对 MySQL 进行分库分表处理，将一台 MySQL 的压力分摊到 MySQL 集群；

2. 对 Hive Metastore 进行 Federation，采用多套 Hive Metastore + MySQL 的架构，在 Metastore 前方设置代理，按照一定的规则，对请求进行分发。

但是经过调研，我们发现两种方案都有一定的缺陷：

1. 对 MySQL 进行分库分表，首先面临的直接问题就是需要修改 Metastore 操作 MySQL 的接口，涉及到大量高风险的改动，后续对 Hive 的升级也会更加复杂；

2. 对 Hive Metastore 进行 Federation，尽管不需要对 Metastore 进行任何改动，但是需要额外维护一套路由组件，并且对路由规则的设置需要仔细考虑，切分现有的 MySQL 存储到不同的 MySQL 上，并且可能存在切分不均匀，导致各个子集群的负载不均衡的情况；

3. 我们每天都会同步一份 MySQL 的数据到 Hive，用作数据治理，生命周期管理等，同步是利用内部的数据同步平台，如果采用上面两种方案，数据同步平台也需要对同步逻辑做额外的处理。

▐ 最终方案

其实问题主要在于，当数据量增加时，MySQL 受限于单机性能，很难有较好的表现，而将单台 MySQL 扩展为集群，复杂度将会呈几何倍上升。如果能够找到一款兼容 MySQL 协议的分布式数据库，就能完美解决这个问题。因此，我们选择了TiDB(https://github.com/pingcap/tidb).

TiDB 是 PingCAP 开源的分布式 NewSQL 数据库，它支持水平弹性扩展、ACID 事务、标准 SQL、MySQL 语法和 MySQL 协议，具有数据强一致的高可用特性，是一个不仅适合 OLTP 场景还适 OLAP 场景的混合数据库。

选用 TiDB 的理由如下：

TiDB 完全兼容 MySQL 的协议，经过测试，TiDB 支持 Hive Metastore 对元数据库的所有增删改查操作，使用起来不存在兼容性相关的问题。因此，除了将MySQL 的数据原样 dump 到 TiDB，几乎没有其他工作需要做；
TiDB 由于其分布式的架构，在大数据集的表现远远优于 MySQL；
TiDB 的可扩展性十分优秀，支持水平弹性扩展，不管是选用分库分表还是 Federation，都可能会再次遇到瓶颈，届时需要二次切分和扩容，TiDB 从根本上解决了这个问题；
TiDB 在知乎已经得到了十分广泛的应用，相关技术相对来说比较成熟，因此迁移风险可控。

Hive 架构

▐ 迁移前

其中，Zue是知乎内部使用的可视化查询界面。

▐ 迁移后

在 Hive 的元数据库迁移到 TiDB 了以后，架构几乎没有任何变化，只不过查询的压力由单台 MySQL 节点分摊到了整个 TiDB 集群，集群越大，查询效率越高，性能提升越明显。

迁移流程

1. 将 TiDB 作为 MySQL 的从库，实时同步数据；

2. Metastore 缩容至 1 个，防止多个 Metastore 分别向 MySQL 及 TiDB 写入，导致元数据不一致；

3. 选取业务低峰期，主从切换，将主切为TiDB，重启 Metastore ；

4. Metastore 扩容。

此迁移过程对业务几乎无感，成功上线。

运行概况

1. 我们从 Hive 层面对数据库进行了测试，模拟业务高峰期，多并发对百万分区级别的表增删分区，所执行的 Hive SQL 如下：

   ALTER TABLE '${table_name}' DROP IF EXISTS PARTITION(...);
   ALTER TABLE '${table_name}' ADD IF NOT EXISTS PARTITION(...);

花费时间从 45s-75s 降低到了 10s 以下。

2. 我们从元数据库层面测试了一些 Metastore 提交的 SQL，尤其是那些会造成元数据库压力巨大的 SQL，例如：

SELECT `A0`.`PART_NAME`,`A0`.`PART_NAME` AS `NUCORDER0` FROM `PARTITIONS` `A0` LEFT OUTER JOIN `TBLS` `B0` ON `A0`.`TBL_ID` = `B0`.`TBL_ID` LEFT OUTER JOIN `DBS` `C0` ON `B0`.`DB_ID` = `C0`.`DB_ID` WHERE `C0`.`NAME` = '${database_name}' AND `B0`.`TBL_NAME` = '${table_name}' ORDER BY `NUCORDER0`

当某个 Hive 表的分区数量十分巨大时，这条 SQL 会给元数据库造成相当大的负担。迁移前，此类 SQL 在 MySQL 运行时间约为 30s - 40s，迁移后，在TiDB 运行仅需 6s - 7s，提升相当明显。

3. 数据同步平台上的Hive 元数据库内的 SDS 表的同步任务时间从 90s 降低到 15s。

展望

在 Hive Metastore 的场景下，我们已经感受到了 TiDB 在大数据应用场景下的魅力。后续我们希望 TiDB 能够成为跨数据中心的服务，通过数据副本的跨机房部署，打通离线与在线，让离线场景能够在对在线服务无压力的情况下为数据提供实时的ETL 能力，解决离线 ETL 任务实时性差的问题。为此，我们正在开发 TiBigData(https://github.com/pingcap-incubator/TiBigData)。

目前其作为PingCAP incubator 的孵化项目。由来自知乎的 TiKV Maintainer 孙晓光发起。PingCAP Incubator 旨在梳理一套相对完整的TiDB 生态开源项目孵化体系，将关于 TiDB 开源生态的想法与实际生产环境中的需求相关联，通过开源项目协作方式，共同将想法落地。力求想法项目化。从「我有一个想法」到「项目顺利毕业」，PingCAP提供一系列的资源支持，确保所有项目孵化的流程都有章可循，同时结合项目不同特征及孵化目的，将项目划分为 Feature 类和 Project 类，针对性地给出孵化流程建议。PingCAPIncubator 中的项目有：TiDB Dashboard、TiUP、TinyKV，TiDB wasm 等。

完整项目请查看：https://github.com/pingcap-incubator
PingCAP incubator 完整文档参考https://github.com/pingcap/community/tree/master/incubator

目前TiBigData 项目已经为 TiDB 提供了 Presto 与 Flink 的只读支持。后续我们希望在 PingCAP Incubator 计划的扶持下同社区一起建设TiBigData 项目，力图为 TiDB 带来更加完整的大数据能力。

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