[DataFunSummit2022：多维分析架构峰会]：6-3 网易 Arctic：基于 Apache Iceberg 构建的实时湖仓一体系统

网易ARCTIC基于APACHE ICEBERG构建的实时湖仓一体系统

业务当前的挑战Lambda 架构下流与批割裂带来的问题

Lambda 架构问题：当前采用 Lambda 架构进行数据处理，存在流批计算割裂的问题，导致数据孤岛、独立采购和部署、冗余存储浪费成本、难以数据复用和互通、研发体系割裂、研发人效低、研发规范不通用、应用层视图合并复杂、指标和语义二义性等问题。
场景分析：通过两个场景（初步引入实时化和更加复杂的实时化）展示了 Lambda 架构下数据处理的复杂性和低效性。

基于iceberg 构建的湖仓一体系统

Arctic 定位：Arctic 是定义在 Hive/Iceberg 表格式之上，计算引擎之下的 TableService，并提供表结构优化以及 Kafka 封装的实时湖仓系统。
Arctic Table 功能特性：
- Hive/Iceberg 兼容：支持 Hive 的摄取与计算场景（T+1/T+H 场景），以及 Iceberg/Delta Lake 的摄取与计算，通过快照隔离实现 MVCC 和 ACID，支持数据实时摄取。
- Batch 和 Stream 写入区分：将 Batch 和 Stream 写入的文件进行区分，分为 change store 和 base store，通过异步的 optimizing 对 stream 写入的文件进行合并，并提供了小文件治理、唯一键保证和 upsert 的能力，并通过 ArcticTable 封装的接口提供 merge on read，实现准实时的读写能力。
- Primary Key 支持：支持 Primary Key，支持 CDC ingestion，实现 Upsert 语义，主键唯一性约束实现，Merge on read，optimize，未来扩展 Sort Key / Agg Key。
- Auto Optimize：包括 Minor Optimize（约 10min 一次，优化小文件数量，eq-del 转换为 pos -del，只针对 change file）和 Major Optimize（约 1 day 一次，合并 change file 到 base file，兼容 Hive 读）。
- 流批一体表（支持 CDC）：下游可订阅 Arctic 表变更，支持 Hidden Queue，秒级延迟订阅，通过消息回撤实现最终一致性，arctic-flink-connector 封装双写和回撤实现细节。
- 流批一体表（双写一致性保证）：通过 Hidden Queue 和 Retract 机制实现双写一致性保证。
- 流批一体表(支持Lookup join)：通过 Hidden kv index 支持 lookup join，同样不需要关心实现细节，Arctic Table 可以直接当维表用。
- 流批一体表(支持Temprol join 规划中)：基于 Flink1.12 Temprol Table（时态表）功能，不需要引入额外的 KV 组件，支持 event time join。
- 并发写入与一致性保证：通过 AMS 分配 txId，标记记录写入先后顺序，Merge on read 时，确认可见 record 为哪一个，Minor/Major Optimize 时，确认应该保留哪一个 record。
- Hive 兼容：支持 hive 表原地升级为 Arctic 表，支持将 Arctic base store 作为 hive 表读取，支持将 Arctic 表作为 hive 表写入（INSERTOVERWRITE），通过 optimize 实现实时写入到 hive 表数据的同步，自动识别 Hive 写入文件。
- Arctic Meta Service (AMS)：被定义为新一代的 HMS，负责 Arctic Table Metadata 管理，分配事物 ID，面向计算引擎的元数据服务，触发结构优化任务，Optimizer 调度与资源管理，提供运维友好的 Dashboard。
- AMS Dashboard：展示 Transaction 提交的文件信息，Table Optimizer 任务执行信息。