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这篇文章给大家介绍如何使用Iceberg与Kubernetes打造云原生数据湖，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
现今大数据存储和处理需求越来越多样化，在后 Hadoop 时代，如何构建一个统一的数据湖存储，并在其上进行多种形式的数据分析，成了企业构建大数据生态的一个重要方向。怎样快速、一致、原子性地在数据湖存储上构建起 Data Pipeline，成了亟待解决的问题。并且伴随云原生时代到来，云原生天生具有的自动化部署和交付能力也正催化这一过程。下面就主要介绍如何利用 Iceberg 与 Kubernetes 打造新一代云原生数据湖。
ApacheIceberg是一种用于大型分析数据集的开放表格式。Iceberg向Presto和Spark添加了一些表，这些表使用了一种与SQL表类似的高性能格式。
Apache Iceberg 是由 Netflix 开发开源的，其于2018年11月16日进入 Apache 孵化器，是 Netflix 公司数据仓库基础。Iceberg 本质上是一种专为海量分析设计的表格式标准，可为主流计算引擎如 Presto、Spark 等提供高性能的读写和元数据管理能力。Iceberg 不关注底层存储（如 HDFS）与表结构（业务定义），它为两者之间提供了一个抽象层，将数据与元数据组织了起来。
Iceberg 主要特性包括：
ACID：具备 ACID 能力，支持 row level update/delete；支持 serializable isolation 与 multiple concurrent writers
Table Evolution：支持 inplace table evolution（schema & partition），可像 SQL 一样操作 table schema；支持 hidden partitioning，用户无需显示指定
接口通用化：为上层数据处理引擎提供丰富的表操作接口；屏蔽底层数据存储格式差异，提供对 Parquet、ORC 和 Avro 格式支持
依赖以上特性，Iceberg 可帮助用户低成本的实现 T+0 级数据湖。
传统方式下，用户在部署和运维大数据平台时通常采用手动或半自动化方式，这往往消耗大量人力，稳定性也无法保证。Kubernetes 的出现，革新了这一过程。Kubernetes 提供了应用部署和运维标准化能力，用户业务在实施 Kubernetes 化改造后，可运行在其他所有标准 Kubernetes 集群中。在大数据领域，这种能力可帮助用户快速部署和交付大数据平台（大数据组件部署尤为复杂）。尤其在大数据计算存储分离的架构中，Kubernetes 集群提供的 Serverless 能力，可帮助用户即拿即用的运行计算任务。并且再配合离在线混部方案，除了可做到资源统一管控降低复杂度和风险外，集群利用率也会进一步提升，大幅降低成本。
我们可基于 Kubernetes 构建 Hadoop 大数据平台： 
在近几年大热的数据湖领域，通过传统 Hadoop 生态构建实时数据湖，受制于组件定位与设计，较为复杂与困难。Iceberg 的出现使得依赖开源技术快速构建实时数据湖成为可能，这也是大数据未来发展方向 - 实时分析、仓湖一体与云原生。引入 Iceberg 后，整体架构变为： 
Kubernetes 负责应用自动化部署与资源管理调度，为上层屏蔽了底层环境复杂性。Iceberg + Hive MetaStore + HDFS 实现了基于 Hadoop 生态的实时数据湖，为大数据应用提供数据访问及存储。Spark、Flink 等计算引擎以 native 的方式运行在 Kubernetes 集群中，资源即拿即用。与在线业务混部后，更能大幅提升集群资源利用率。
资源层：Kubernetes 提供资源管控能力
数据层：Iceberg 提供 ACID、table 等数据集访问操作能力
存储层：HDFS 提供数据存储能力，Hive MetaStore 管理 Iceberg 表元数据，Postgresql 作为 Hive MetaStore 存储后端
计算层：Spark native on Kubernetes，提供流批计算能力
首先通过官方二进制或自动化部署工具部署 Kubernetes 集群，如 kubeadm，推荐使用腾讯云创建 TKE 集群。 
推荐配置为：3 台 S2.2XLARGE16（8核16G）实例
可通过开源 Helm 插件或自定义镜像在 Kubernetes 上部署 Hadoop 集群，主要部署 HDFS、Hive MetaStore 组件。在腾讯云 TKE 中推荐使用 k8s-big-data-suite 大数据应用自动化部署 Hadoop 集群。 
k8s-big-data-suite 是我们基于生产经验开发的大数据套件，可支持主流的大数据组件在 Kubernetes 上一键部署。部署之前请先按照要求做集群初始化：
# 标识存储节点，至少三个 $ kubectl label node xxx storage=true
部署成功后，连入 TKE 集群查看组件状态：
$ kubectl get po NAME READY STATUS RESTARTS AGE alertmanager-tkbs-prometheus-operator-alertmanager-0 2/2 Running 0 6d23h cert-job-kv5tm 0/1 Completed 0 6d23h elasticsearch-master-0 1/1 Running 0 6d23h elasticsearch-master-1 1/1 Running 0 6d23h flink-operator-controller-manager-9485b8f4c-75zvb 2/2 Running 0 6d23h kudu-master-0 2/2 Running 2034 6d23h kudu-master-1 2/2 Running 0 6d23h kudu-master-2 2/2 Running 0 6d23h kudu-tserver-0 1/1 Running 0 6d23h kudu-tserver-1 1/1 Running 0 6d23h kudu-tserver-2 1/1 Running 0 6d23h prometheus-tkbs-prometheus-operator-prometheus-0 3/3 Running 0 6d23h superset-init-db-g6nz2 0/1 Completed 0 6d23h thrift-jdbcodbc-server-1603699044755-exec-1 1/1 Running 0 6d23h tkbs-admission-5559c4cddf-w7wtf 1/1 Running 0 6d23h tkbs-admission-init-x8sqd 0/1 Completed 0 6d23h tkbs-airflow-scheduler-5d44f5bf66-5hd8k 1/1 Running 2 6d23h tkbs-airflow-web-84579bc4cd-6dftv 1/1 Running 2 6d23h tkbs-client-844559f5d7-r86rb 1/1 Running 6 6d23h tkbs-controllers-6b9b95d768-vr7t5 1/1 Running 0 6d23h tkbs-cp-kafka-0 3/3 Running 2 6d23h tkbs-cp-kafka-1 3/3 Running 2 6d23h tkbs-cp-kafka-2 3/3 Running 2 6d23h tkbs-cp-kafka-connect-657bdff584-g9f2r 2/2 Running 2 6d23h tkbs-cp-schema-registry-84cd7cbdbc-d28jk 2/2 Running 4 6d23h tkbs-grafana-68586d8f97-zbc2m 2/2 Running 0 6d23h tkbs-hadoop-hdfs-dn-6jng4 2/2 Running 0 6d23h tkbs-hadoop-hdfs-dn-rn8z9 2/2 Running 0 6d23h tkbs-hadoop-hdfs-dn-t68zq 2/2 Running 0 6d23h tkbs-hadoop-hdfs-jn-0 2/2 Running 0 6d23h tkbs-hadoop-hdfs-jn-1 2/2 Running 0 6d23h tkbs-hadoop-hdfs-jn-2 2/2 Running 0 6d23h tkbs-hadoop-hdfs-nn-0 2/2 Running 5 6d23h tkbs-hadoop-hdfs-nn-1 2/2 Running 0 6d23h tkbs-hbase-master-0 1/1 Running 3 6d23h tkbs-hbase-master-1 1/1 Running 0 6d23h tkbs-hbase-rs-0 1/1 Running 3 6d23h tkbs-hbase-rs-1 1/1 Running 0 6d23h tkbs-hbase-rs-2 1/1 Running 0 6d23h tkbs-hive-metastore-0 2/2 Running 0 6d23h tkbs-hive-metastore-1 2/2 Running 0 6d23h tkbs-hive-server-8649cb7446-jq426 2/2 Running 1 6d23h tkbs-impala-catalogd-6f46fd97c6-b6j7b 1/1 Running 0 6d23h tkbs-impala-coord-exec-0 1/1 Running 7 6d23h tkbs-impala-coord-exec-1 1/1 Running 7 6d23h tkbs-impala-coord-exec-2 1/1 Running 7 6d23h tkbs-impala-shell-844796695-fgsjt 1/1 Running 0 6d23h tkbs-impala-statestored-798d44765f-ffp82 1/1 Running 0 6d23h tkbs-kibana-7994978d8f-5fbcx 1/1 Running 0 6d23h tkbs-kube-state-metrics-57ff4b79cb-lmsxp 1/1 Running 0 6d23h tkbs-loki-0 1/1 Running 0 6d23h tkbs-mist-d88b8bc67-s8pxx 1/1 Running 0 6d23h tkbs-nginx-ingress-controller-87b7fb9bb-mpgtj 1/1 Running 0 6d23h tkbs-nginx-ingress-default-backend-6857b58896-rgc5c 1/1 Running 0 6d23h tkbs-nginx-proxy-64964c4c79-7xqx6 1/1 Running 6 6d23h tkbs-postgresql-5b9ddc464c-xc5nn 1/1 Running 1 6d23h tkbs-postgresql-ha-pgpool-5cbf85d847-v5dsr 1/1 Running 1 6d23h tkbs-postgresql-ha-postgresql-0 2/2 Running 0 6d23h tkbs-postgresql-ha-postgresql-1 2/2 Running 0 6d23h tkbs-prometheus-node-exporter-bdp9v 1/1 Running 0 6d23h tkbs-prometheus-node-exporter-cdrqr 1/1 Running 0 6d23h tkbs-prometheus-node-exporter-cv767 1/1 Running 0 6d23h tkbs-prometheus-node-exporter-l82wp 1/1 Running 0 6d23h tkbs-prometheus-node-exporter-nb4pk 1/1 Running 0 6d23h tkbs-prometheus-operator-operator-f74dd4f6f-lnscv 2/2 Running 0 6d23h tkbs-promtail-d6r9r 1/1 Running 0 6d23h tkbs-promtail-gd5nz 1/1 Running 0 6d23h tkbs-promtail-l9kjw 1/1 Running 0 6d23h tkbs-promtail-llwvh 1/1 Running 0 6d23h tkbs-promtail-prgt9 1/1 Running 0 6d23h tkbs-scheduler-74f5777c5d-hr88l 1/1 Running 0 6d23h tkbs-spark-history-7d78cf8b56-82xg7 1/1 Running 4 6d23h tkbs-spark-thirftserver-5757f9588d-gdnzz 1/1 Running 4 6d23h tkbs-sparkoperator-f9fc5b8bf-8s4m2 1/1 Running 0 6d23h tkbs-sparkoperator-f9fc5b8bf-m9pjk 1/1 Running 0 6d23h tkbs-sparkoperator-webhook-init-m6fn5 0/1 Completed 0 6d23h tkbs-superset-54d587c867-b99kw 1/1 Running 0 6d23h tkbs-zeppelin-controller-65c454cfb9-m4snp 1/1 Running 0 6d23h tkbs-zookeeper-0 3/3 Running 0 6d23h tkbs-zookeeper-1 3/3 Running 0 6d23h tkbs-zookeeper-2 3/3 Running 0 6d23h
当前 TKE k8s-big-data-suite 1.0.3 在初始化 Postgresql 时，缺少对 Hive transaction 的支持，从而导致 Iceberg 表创建失败。请先执行以下命令手动修复：
$ kubectl get pod | grep postgresql tkbs-postgresql-5b9ddc464c-xc5nn 1/1 Running 1 7d18h $ kubectl exec tkbs-postgresql-5b9ddc464c-xc5nn -- psql -c "UPDATE pg_database SET datallowconn = 'false' WHERE datname = 'metastore';SELECT pg_terminate_backend(pid) FROM pg_stat_activity WHERE datname = 'metastore'"; kubectl exec tkbs-postgresql-5b9ddc464c-xc5nn -- psql -c "drop database metastore"; kubectl exec tkbs-postgresql-5b9ddc464c-xc5nn -- psql -c "create database metastore" $ kubectl get pod | grep client tkbs-client-844559f5d7-r86rb 1/1 Running 7 7d18h $ kubectl exec tkbs-client-844559f5d7-r86rb -- schematool -dbType postgres -initSchema
当前 Iceberg 对 Spark 3.0 有较好支持，对比 Spark 2.4 有以下优势： 
所以我们默认采用 Spark 3.0 作为计算引擎。Spark 集成 Iceberg，首先需引入 Iceberg jar 依赖。用户可在提交任务阶段手动指定，或将 jar 包直接引入 Spark 安装目录。为了便于使用，我们选择后者。笔者已打包 Spark 3.0.1 的镜像，供用户测试使用：ccr.ccs.tencentyun.com/timxbxu/spark:v3.0.1。
我们使用 Hive MetaStore 管理 Iceberg 表信息，通过 Spark Catalog 访问和使用 Iceberg 表。在 Spark 中做如下配置：
spark.sql.catalog.hive_prod = org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog spark.sql.catalog.hive_prod.type = hive spark.sql.catalog.hive_prod.uri = thrift://metastore-host:port
若使用 TKE k8s-big-data-suite 套件部署 Hadoop 集群，可通过 Hive Service 访问 Hive MetaStore：
$ kubectl get svc | grep hive-metastore tkbs-hive-metastore ClusterIP 172.22.255.104 <none> 9083/TCP,8008/TCP 6d23h
Spark 配置变更为：
spark.sql.catalog.hive_prod = org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog spark.sql.catalog.hive_prod.type = hive spark.sql.catalog.hive_prod.uri = thrift://tkbs-hive-metastore
执行 spark-sql 进行验证：
$ spark-sql --master k8s://{k8s-apiserver} --conf spark.kubernetes.container.image=ccr.ccs.tencentyun.com/timxbxu/spark:v3.0.1 --conf spark.sql.catalog.hive_prod=org.apache.iceberg.spaparkCatalog --conf spark.sql.catalog.hive_prod.type=hive --conf spark.sql.catalog.hive_prod.uri=thrift://tkbs-hive-metastore --conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://tkbs-hadoop-hdfs-nn/iceberg各参数含义如下：
--master k8s://{k8s-apiserver}：Kubernetes 集群地址
--conf spark.kubernetes.container.image=ccr.ccs.tencentyun.com/timxbxu/spark:v3.0.1：Spark Iceberg 镜像
--conf spark.sql.catalog.hive_prod.type=hive：Spark Catalog 类型
--conf spark.sql.catalog.hive_prod.uri=thrift://tkbs-hive-metastore：Hive MetaStore 地址
--conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://tkbs-hadoop-hdfs-nn/iceberg：Spark 数据地址
创建 Iceberg 表：
spark-sql> CREATE TABLE hive_prod.db.table (id bigint, data string) USING iceberg;
查看是否创建成功：
spark-sql> desc hive_prod.db.table; 20/11/02 20:43:43 INFO BaseMetastoreTableOperations: Refreshing table metadata from new version: hdfs://10.0.1.129/iceberg/db.db/table/metadata/00000-1306e87a-16cb-4a6b-8ca0-0e1846cf1837.metadata.json 20/11/02 20:43:43 INFO CodeGenerator: Code generated in 21.35536 ms 20/11/02 20:43:43 INFO CodeGenerator: Code generated in 13.058698 ms id bigint data string # Partitioning Not partitioned Time taken: 0.537 seconds, Fetched 5 row(s) 20/11/02 20:43:43 INFO SparkSQLCLIDriver: Time taken: 0.537 seconds, Fetched 5 row(s)
查看 HDFS 是否存在表信息：
$ hdfs dfs -ls /iceberg/db.db Found 5 items drwxr-xr-x - root supergroup 0 2020-11-02 16:37 /iceberg/db.db/table
查看 Postgresql 是否存在表元数据信息：
$ kubectl get pod | grep postgresql tkbs-postgresql-5b9ddc464c-xc5nn 1/1 Running 1 7d19h$ kubectl exec tkbs-postgresql-5b9ddc464c-xc5nn -- psql -d metastore -c 'select * from "TBLS"'
向 Iceberg 表插入数据：
spark-sql> INSERT INTO hive_prod.db.table VALUES (1, 'a'), (2, 'b');
查看是否插入成功：
spark-sql> select * from hive_prod.db.table; ... 1 a 2 b Time taken: 0.854 seconds, Fetched 2 row(s) 20/11/02 20:49:43 INFO SparkSQLCLIDriver: Time taken: 0.854 seconds, Fetched 2 row(s)
查看 Kubernetes 集群 Spark 任务运行状态：
$ kubectl get pod | grep spark sparksql10-0-1-64-ed8e6f758900de0c-exec-1 1/1 Running 0 86s sparksql10-0-1-64-ed8e6f758900de0c-exec-2 1/1 Running 0 85s
Iceberg Spark 支持的更多操作可见：https://iceberg.apache.org/spark/
通过以上步骤，我们即可在 Kubernetes 上快速部署生产可用的实时数据湖平台。
关于如何使用Iceberg与Kubernetes打造云原生数据湖就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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