国产开源湖仓LakeSoul--数据智能的未来方向

一、LakeSoul 设计理念和技术原理解读

首先和大家分享 LakeSoul 的设计理念。

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1、LakeSoul 设计理念解析——背景

图：LakeSoul 设计理念解析——背景

Modern Data Stack，简称 MDS，中文翻译为现代数据栈，其特点之一就是数据上云，以云数据仓库为核心。同时数仓采用计算和存储分离的模式，计算资源可以弹性伸缩，满足负载波峰波谷的变化，降低成本；存储资源可以线性扩大，高可用，无容量限制。

• 湖仓：在数据湖基础设施上构建数仓融合湖、仓各自的优势，湖仓一体能发挥出数据湖的灵活性与生态丰富性，以及数据仓库的成熟性与企业级能力，帮助企业建立数据资产、实现数据业务化、进而推进全线业务智能化，实现数据驱动下的企业数据智能创新，全面支撑企业未来大规模业务智能落地。
• ELT：由 ETL 向 ELT 转变，实时自动化数据集成，增量式数据建模计算和查询。
• 流批一体：流批统一计算链路、统一存储，统一数据链路，支持并发写、Upsert、ACID、快照读等功能。
• 多元应用：BI/AI 一体化，多种计算模式、多种计算引擎直接读取数据，统一数据架构和口径。

2、LakeSoul设计理念解析——设计目标

图：LakeSoul 设计理念解析——设计目标

LakeSoul 的设计目标包括四部分，湖仓一体、流批一体、端到端实时以及 BI/AI 一体。

• 湖仓一体：针对计算存储分离优化设计，在湖上低成本构建大规模数仓。
• 流批一体：管理大规模的数据湖文件，支持高并发大批量的写入、Upsert 更新，快照读、回滚等机制。
• 端到端实时：提供多源自动实时数据入湖(CDC、Kafka)，实时增量计算 Pipeline等功能，打造端到端简单易用的实时数仓。
• BI/AI 一体：支持大数据、AI 模型训练多种计算框架，使用湖仓统一数据口径。

3、LakeSoul 设计理念解析——时间线

图：LakeSoul 设计理念解析——时间线

LakeSoul 时间线起源于大型推荐和广告业务实时数据流场景，分五个阶段：

• 2021.12前：LakeSoul 国产自研流批一体湖仓框架开源。
• 2021.12至2022.07：重构元数据，提升并发更新和事务能力。
• 2022.07至2022.10：发布 Flink CDC 多表自动入湖，支持整库同步，自动 DDL变更。
• 2022.10至2023.05：发布 Native IO，扩大性能领先优势。LakeSoul 项目捐赠给 Linux 基金会孵化。
• 2023.05至2023.6：发布全链路流式增量计算，自动合并等领先功能通过国产信创认证。

4、LakeSoul 技术解析——整体架构

图：LakeSoul 技术解析——整体架构

LakeSoul 的整体架构如上图所示。包括三层，底层 LakeSoul Storage Layer 表示数据存储层，中间 LakeSoul Query Engine 表示数据查询引擎，最上层 LakeSoul Distributed Meta Service 表示分布式元数据服务，左面是数据源，右面是加载数据和数据服务。

• LakeSoul Storage Layer：数据存储层，支持的存储包括 Amazon S3、HDFS、MINIO、阿里云OSS 等，通过 Cloud Storage Driver、Hot Data cache 加载数据到数据存储层。
• LakeSoul Query Engine：支持多种计算引擎包括 Spark、Flink、Hive 等，读取存储层数据进行加工、分析、建模等。
• LakeSoul Distributed Meta Service：分布式元数据服务，包括元数据管理-Schema Manage、数据事务管理-ACID Control、数据分布/状态-Data Distrbution/Stats 等功能。
• 数据源：包括流数据-Streaming Data 和批数据-Batch Data。
• 数据服务：数据服务包括BI和AI两块，支持AI使用结构化和非结构化数据。

5、LakeSoul 技术解析——数据格式

图：LakeSoul 技术解析——数据格式

下面看一下 LakeSoul 的数据格式。

• 表物理数据组织：使用 Parquet 格式存储；按主键哈希分片，单个文件内按主键排序；支持多级 Range 分区。
• 表元数据组织：支持表、分区、文件多级管理。每次提交会产生一个新的版本 Version，每次提交版本号会递增。

6、LakeSoul 技术解析——元数据（元数据管理）

图：LakeSoul 技术解析——元数据（元数据管理）

元数据，主要包括分区信息表 Partition_info、数据提交信息表 Data_commit_info、表信息表 Table_info、表名 ID 信息表 Table_name_id 和表路径 ID 信息表 Table_path_id 等。

中心化的元数据管理包括以下内容：

• 使用 PostgreSQL 作为存储：PostgreSQL 是开源的对象-关系数据库数据库管理系统，支持丰富的数据类型（如 JSON 和 JSONB 类型、数组类型）和自定义类型。
• 使用 PG 事务实现并发控制、ACID 等能力
• 使用 PG 两阶段提交协议用于数据并发读写时冲突检测
• 使用 PG Trigger 机制实现事件订阅，用于触发自动 Compaction 等

7、LakeSoul 技术解析——元数据（两阶段提交协议）

图：LakeSoul 技术解析——元数据（两阶段提交协议）

元数据的两阶段提交协议，在 Spark/Flink 流/批作业写数据时执行，发生冲突时会进行重试或者失败等。

8、LakeSoul 技术解析——元数据（自动并发冲突解决机制）

图：LakeSoul 技术解析——元数据（自动并发冲突解决机制）

细分作业写入时数据提交类型，不同类型之间冲突时会采取如下几种措施：

• 直接重试提交：兼容的写冲突（Append、Merge）
• 重新排列 Commit：Compaction、Update 的部分情况
• 不兼容冲突：并发全量 Update 等，提交失败

9、LakeSoul 技术解析——元数据（自动演进和快照管理）

图：LakeSoul 技术解析——元数据（自动演进和快照管理）

LakeSoul 还提供了 Schema 自动演进和快照管理的能力。

Schema 自动演进：

• 在写时自动处理 Schema 变更。
• 允许并发进行变更，不需要停作业再执行 DDL。
• 读数据自动兼容，读数据自动兼容包括新增加列：旧数据自动补充 null；删除列：旧数据自动过滤该列；提升类型精度：旧数据自动执行 Upcast。

元数据快照管理：

• 快照读、快照回滚、快照清理
• 默认读取最新的快照

10、LakeSoul 技术解析——Native IO（设计理念和设计原理）

图：LakeSoul 技术解析——Native IO（设计理念和设计原理）

Native IO 的设计主要考虑了以下方面：

• Upsert、MOR 读写的封装：包括屏蔽读写实现细节，与计算引擎无关 ；向上提供简洁的 Writer、Reader 接口。
• 多引擎对接：包括方便对接各类 SQL、AI 引擎；支持向量化计算引擎；C、Java、Python 多语言支持。
• 高性能：包括针对对象存储读写优化；严格的内存占用控制。
• 实现原理如下：
• 基于 Rust、Apache Arrow-rs 和 DataFusion 实现异步 Writer、Reader：包括使用 Parquet 作为存储格式；Writer：主键排序(支持磁盘 spill)、异步并发Multipart upload；Reader：异步 Parquet RowGroup Prefetch、MOR 主键有序归并。
• 封装 C Interface。
• 通过 jnr-ffi/ctypes 进一步封装 Java、Python 接口。

11、LakeSoul 技术解析——Native IO（性能对比）

图：LakeSoul 技术解析——Native IO（性能对比）

上图是 Spark 读写 AWS S3的性能对比。可以看到：

• Spark 读 AWS S3 读性能 Parquet Scan 对比：Native IO 远高于 Parquet-mr。
• Spark 读 AWS S3 写性能 Parquet Write 对比：Native IO 高于 Parquet-mr。

测试报告链接https://github.com/meta-soul/LakeSoul/tree/main/lakesoul-spark/src/test/scala/org/apache/spark/sql/lakesoul/benchmark/io

二、LakeSoul 核心功能和优势

接下来介绍 LakeSoul 的核心功能和优势。

1、LakeSoul 核心功能——入湖

图：LakeSoul 核心功能——入湖

首先要介绍的核心功能是入湖。LakeSoul 流批一体表存储系统由 Spark 湖仓表、Flink 湖仓表、Schema 自动演进、计算与存储弹性扩容、并发写入更新等功能模块组成。其中 Spark湖仓表模块实现了使用 Spark SQL 语句创建湖仓表、向表中插入数据、更新表中已有数据、读取湖仓中的表、读取表的历史快照、回滚到表的历史版本等功能；Flink湖仓表模块实现了使用 Flink SQL 语句创建湖仓表、向表中插入数据、批量读取湖仓表、流式全量读取湖仓表、流式增量读取湖仓表等功能；Schema 自动演进模块实现了 Schema 变更时自动兼容读取表的旧数据等功能；被测系统支持计算与存储能力的弹性扩容；支持对同一个表的同一个分区进行并发写入更新。

多源数据实时入湖包括以下能力：

• 数据库多表实时入湖、Kafka 多 topic 实时入湖。
• 支持 Flink CDC、Debezium 等多种 CDC 采集工具。
• 自动发现新表、自动 DDL 变更。
• 精确一次（Exactly Once）：消息不会丢失，也不会被重复发送。

2、LakeSoul 核心功能——增量计算

图：LakeSoul 核心功能——增量计算

第二个核心功能是增量计算，LakeSoul 表在 CDC 读写时具有以下特性：

• 读写均兼容 Flink Changelog Stream。
• 增量读取 CDC 流。
• 全量读取合并后数据。

3、 LakeSoul 核心功能——多流拼接

图：LakeSoul 核心功能——多流拼接

第三个是多流拼接，原生支持多流并发写入拼接。

• 多个流可以是异构的，只要有相同主键列即可。
• 其余列可以不同。
• 消除 Join 计算，降低延迟，减少资源消耗。

4、LakeSoul 核心功能——权限和血缘

图：LakeSoul 核心功能——权限和血缘

第四是权限和血缘方面的功能。权限方面，实现了通用的 RBAC 的权限控制功能，用到了 PG 数据库本身的 RBAC 和行级别安全策略的功能。为了实现细粒度的表级别的权限控制，还用到了 Casbin。综合这些功能点，实现了较为完善的权限控制，并且对各引擎都是统一的。

数据血缘功能，采用了开源的 OpenLineage 协议来上报血缘关系。

5、LakeSoul 核心功能——自动维护

图：LakeSoul 核心功能——自动维护

第五是自动维护功能。自动维护包括自动全局 Compaction 服务，以及自动清理过期数据服务。

使用 PostgreSQL 的 Trigger 功能实现了如下功能：

• 达到 Compaction /清理条件时触发事件。
• 使用 Spark 作业监听事件并执行 Compaction /清理操作。
• Spark 作业可以弹性伸缩。

6、LakeSoul 核心功能——性能评测

图：LakeSoul 性能评测

上图中展示了性能评测的一些数据，分别以 Hudi、Iceberg、LakeSoul 三种产品进行写 Write、读 Read 测试。测试时提供两种类型的表：写时复制（Copy on Write，COW）表和读时合并（Merge On Read，MOR）表，对于 Copy-On-Write Table，用户的 update 会重写数据所在的文件，所以是一个写放大很高，但是读放大为 0，适合写少读多的场景。对于 Merge-On-Read Table，整体的结构有点像 LSM-Tree，用户的写入先写入到 delta data 中，这部分数据使用行存，这部分 delta data 可以手动 merge 到存量文件中，整理为 parquet 的列存结构。

测试代码和数据如下：

• https://github.com/meta-soul/ccf-bdci2022-datalake-contest-examples/tree/mor。
• https://github.com/meta-soul/ccf-bdci2022-datalake-contest-examples/tree/cow。

测试方式如下：

• 第一批插入1000万行数据。
• 分10次插入100万行数据
• MOR读取时没有执行过Compaction。

测试结论为：

S3云对象存储数据读取:读取 1000 万行数据，执行三次，平均读取时间 17.770秒，读性能相比 Spark 3.3.2 提升 1.722 倍；

S3 云对象存储数据写入:写入 1000 万行数据，执行三次，平均写入时间 43.194 秒，写性能相比 Spark 3.3.2 提升 1.800倍；

Merge on Read 场景下数据读取:读取 2000 万行数据，执行三次，平均读取时间 25.811 秒，读性能相比 Iceberg 1.1.0提升 1.420倍，相比 Hudi 0.12.2 提升 2.541倍；

Merge on Read 场景下数据写入:写入 2000 万行数据，执行三次，平均写入时间 266.628 秒，写性能相比 Iceberg 1.1.0提升 5.832 倍，相比 Hudi 0.12.2 提升 12.209 倍。

三、LakeSoul 应用场景和案例

接下来分享 LakeSoul 的一些应用场景和案例。

1、LakeSoul 应用场景——构建实时湖仓

图：LakeSoul 应用场景——构建实时湖仓

构建完整的实时湖仓一体链路包括：

• 多源数据实时入湖
• 全量、增量一体化分析
• 实时增量计算
• BI、AI 多种上层应用

2、LakeSoul 应用场景——实时机器学习

图：LakeSoul 应用场景——实时机器学习

构建实时机器学习样本包括：

• 使用 LakeSoul 多流拼接功能
• 将多个特征流、标签流实时拼接
• 将样本流式传入机器学习训练，实现在线学习

四、LakeSoul 开源社区进展和未来规划

最后介绍一下 LakeSoul 开源社区进展和未来规划。

1、LakeSoul 开源社区

图：LakeSoul 开源社区

LakeSoul 于2021年底开源，采用 Apache License 2.0协议，成为国内首个开源湖仓框架。2023年5月将项目捐赠给 Linux 基金会，在 Linux Foundation AI & Data 基金会技术委员会答辩会议上，我们介绍了 LakeSoul 开源项目，得到了在场技术委员们的一致高度评价，成功通过投票，正式成为 Linux 基金会的孵化项目。成为 Linux Foundation AI & Data 旗下 Sandbox 项目。

未来 LakeSoul 项目将在 Linux 基金会的指引下，秉承开源、开放、协作的理念，全面建设发展 LakeSoul 开源社区。数元灵公司也将一如既往地全力支持 LakeSoul 开源项目和社区，持续贡献核心功能和特性。在这里，我们也真诚邀请广大开发者和用户参与到社区中来，共同打造新一代湖仓一体开源框架。

https://github.com/lakesoul-io/LakeSoul。

2、LakeSoul 未来演进方向

图：LakeSoul 未来演进方向

随着 LakeSoul 新版本的发布，进入 Linux 基金会孵化和通过国产信创认证，LakeSoul 项目的发展揭开了新的篇章。LakeSoul 近期还将陆续推出一系列更新：在功能方面，将会增加内置角色权限控制、数据质量校验等功能点，进一步完善数仓能力；在生态方面，将会推出原生 Python 读取接口并与多种 AI 框架对接，成为 AI 大模型的新一代数据底座。

未来 LakeSoul 将继续围绕功能、生态和性能这三方面进行迭代。

功能方面：

• 数据质量规则自动化校验
• 原生 Python Reader
• Hadoop/K8s 自动化部署

生态方面：

• 支持更多数据库入湖
• Kafka Connect Sink
• LogStash Sink
• Presto Connector

性能方面：

• 提升 MOR 性能
• Minor compaction
• 支持引擎向量化计算
• 本地缓存

文章题目：国产开源湖仓LakeSoul--数据智能的未来方向
URL链接：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news3/409503.html

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