元数据导出最佳实践--AI 数据湖服务-火山引擎

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元数据容灾备份

元数据导出最佳实践

背景

为了支持 Las Catalog 的元数据容灾备份，Las Catalog 提供了元数据导出工具，本文提供一个具体的实践操作，帮助用户理解整个导出过程。

环境准备

比如在 Las Catalog 中一个 Catalog 名称是：las_eporter。

先在这个 catalog 下面建立一个 database，并写入一些表和分区。

5张表，每张表1000分区，用于快速验证整体的导入的正确性。
- exporter_table_1000_0
- exporter_table_1000_1
- exporter_table_1000_2
- exporter_table_1000_3
- exporter_table_1000_4
5张表，每张表20w个分区，共100w个分区，用于验证导入元数据的性能。
- exporter_table_20w_0
- exporter_table_20w_1
- exporter_table_20w_2
- exporter_table_20w_3
- exporter_table_20w_4

设置半托管的EMR集群中hive 的hive-site.xml文件中的配置**metastore.catalog.default=**

metastore.catalog.default=las_eporter，并重启 HiveMetastore。

登录到 EMR 集群 master 节点。

用例

las_to_hive

正确性验证

配置

准备导出配置文件，比如配置文件名称是：export_to_hive.yaml，加粗的部分，都需要根据用户当前的环境做替换。

mode: las_to_hive
lasClientInfo:
  akMode: AUTO
  endPoint: thrift://cs.lakeformation.las.cn-beijing.ivolces.com:48869
  regionId: cn-beijing
hmsClientInfo:
  hiveConfPath: /etc/emr/hive/conf/hive-site.xml
runOptions:
  includeCatalogPrefixs: [las_exporter]
  includeDatabasePrefixs: [las_exporter]
  includeTablePrefixs: [exporter_table_1000]
  batchSize: 1000
  objectTypes:
    - catalog
    - database
    - table
    - partition
    - function

上传配置文件 export_to_hive.yaml 到用户自己的 HDFS 目录下。

hadoop fs -put export_to_hive.yaml ./export_to_hive.yaml

下载元数据导出 jar 包。

wget https://lasformation-cn-beijing.tos-cn-beijing.ivolces.com/las-exporter/application.jar

上传 application.jar 到用户自己 HDFS 目录下。

hadoop fs -put application.jar ./application.jar

运行命令

如果分区数量较多，可以适当调大**num-executors**的数量，比如100w分区配置100个，能加快写入的速度。需要将最后一个参数配置为用户的 TOS 路径。

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 12G --executor-memory 8G --executor-cores 2 --num-executors 5 --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 --conf spark.sql.adaptive.enabled=false --class bytedance.olap.las.Exporter ./application.jar ./export_to_hive.yaml

验证

执行导出任务前，在半托EMR中通过hive 命令来show databases，返回一个空的集合：
执行spark命令后结果：

通过hive 命令查看，发现数据库和表能被正常导入进去；分区数也符合预期

hive> show databases;
OK
las_exporter
Time taken: 0.026 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive> use las_exporter;
OK
Time taken: 0.109 seconds
hive> show tables;
OK
exporter_table_1000_0
exporter_table_1000_1
exporter_table_1000_2
exporter_table_1000_3
exporter_table_1000_4
Time taken: 0.074 seconds, Fetched: 5 row(s)
hive> show partitions exporter_table_1000_4;
.....
year=2017-997
year=2017-998
year=2017-999
Time taken: 0.14 seconds, Fetched: 1000 row(s)
hive>

验证增量导入的补全功能：
现在我们删除其中一张表exporter_table_1000_4，和exporter_table_1000_3的其中一个分区year='2017-999'，并且增加一个新的table exporter_table_1000_5(1000分区），然后重新跑一遍上面的命令。预期删除的分区和表，以及新增的表，都能被完整地导入成功：

hive>drop table exporter_table_1000_4;
OK
Time taken: 5.565 seconds
hive>alter table exporter table 1000 3 drop partition(year='2017-999');
Dropped the partition year=2017-999
OK
Time taken: 0.702 seconds
hive> show tables;
OK
exporter_table_1000_0
exporter_table_1000_1
exporter_table_1000_2
exporter_table_1000_3
Time taken: 0.054 seconds, Fetched: 4 row(s)
hive>

执行spark 命令结果：

说明

根据返回结果判断：符合预期。

hive> show tables;
OK
exporter_table_1000_0
exporter_table_1000_1
exporter_table_1000_2
exporter_table_1000_3
exporter_table_1000_4
exporter_table_1000_5
Time taken: 0.073 seconds, Fetched: 6 row(s)
hive> show partitions exporter_table_1000_3;
...
...
year=2017-993
year=2017-994
year=2017-995
year=2017-996
year=2017-997
year=2017-998
year=2017-999 #重新添加的分区
Time taken: 0.116 seconds, Fetched: 1000 row(s)

性能验证

配置

export_to_hive.yaml

mode: las_to_hive
lasClientInfo:
  akMode: AUTO
  endPoint: thrift://cs.lakeformation.las.cn-beijing.ivolces.com:48869
  regionId: cn-beijing
hmsClientInfo:
  hiveConfPath: /etc/emr/hive/conf/hive-site.xml
runOptions:
  includeCatalogPrefixs: [las_exporter]
  includeDatabasePrefixs: [las_exporter]
  includeTablePrefixs: [exporter_table_20w]
  batchSize: 1000
  outputBaseDir: xxx
  objectTypes:
    - catalog
    - database
    - table
    - partition
    - function

验证

执行 Spark 命令。

root@master-1-1(10.1.0.27):~$ time spark-submit --masteryarn --deploy-mode cluster --driver-memory 12G --executor-memory 8G --executor-cores 2 --num-executors 5 --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 --conf spark.sql.adaptive.enabled=false --classs bytedance.olap.las.Exporter ./application.jar ./export_to_hive.yaml
SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder",
SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.


real 2m28.509s
user 0m8.486s
sys 0m0.410s

执行时间: 2m28s
结果符合预期:

hive> show tables;
OK
exporter_table_1000_0
exporter_table_1000_1
exporter_table_1000_2
exporter_table_1000_3
exporter_table_1000_4
exporter_table_1000_5
exporter_table_20w_0
exporter_table_20w_1
exporter_table_20w_2
exporter_table_20w_3
exporter_table_20w_4
hive> show partitions exporter_table_20w_0;
...
...
year=2017-99999
Time taken: 1.012 seconds, Fetched: 2000000 row(s)

las_to_tos

las_to_tos 模式会将las-catalog的元数据信息进行序列化成 json，存储在 TOS 里。配置参数 outputBaseDir 是必填项，Spark 导出任务会在该目录下创建一个按日期格式 year-month-day 命名的文件夹，如果 outputBaseDir 下面有重命名的文件夹，会进行覆盖。

配置

mode: las_to_tos
lasClientInfo:
  akMode: AUTO
  endPoint: thrift://cs.lakeformation.las.cn-beijing.ivolces.com:48869
  regionId: cn-beijing
hmsClientInfo:
  hiveConfPath: /etc/emr/hive/conf/hive-site.xml

runOptions:
  includeCatalogPrefixs: [las_exporter]
  includeDatabasePrefixs: [las_exporter]
  includeTablePrefixs: [exporter_table_1000]
  objectTypes:
    - catalog
    - database
    - table
    - partition
    - function
  outputBaseDir: tos://xxx/exporter_las

运行命令

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 12G --executor-memory 8G --executor-cores 2 --num-executors 5 --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 --conf spark.sql.adaptive.enabled=false --class bytedance.olap.las.Exporter ./application.jar ./export_to_tos.yaml

验证

从 TOS 路径 tos://xxx/exporter_las 中查看生成具体日志的文件夹，可查看元数据的目录信息：

databases/
functions/
partitions/
tables/

主动删除一个 partitions 这个 TOS 目录，然后重新进行导入，可以看到被删除的 partitions 文件夹和里面的数据都被重写了。

tos_to_hive

通常情况下，tos_to_hive 需要和 las_to_tos 模式搭配使用，在使用 tos_to_hive 模式前需要保证 TOS 中存在数据。
因此我们使用上面 las_to_tos 模式下产生的数据，并且预先在 hive 表里删除两张表exporter_table_1000_0;exporter_table_1000_1; 期望最终 tos_to_hive 模式下能成功导入成功恢复这两张表的数据。

Time taken: 0.102 seconds, Fetched: 11 row(s)
nive> drop table exporter_table_1000_0;
OK
Time taken: 4.239 seconds
hive> drop table exporter_table_1000_1;
Time taken: 3.411 seconds
hive> show tables;
OK
exporter_table_1000_2
exporter_table_1000_3
exporter_table_1000_4
exporter_table_1000_5
exporter_table_20w_0
exporter_table_20w_1
exporter_table_20w_2
exporter_table_20w_3
exporter_table_20w_4
Time taken: 0.055 seconds, Fetched: 9 row(s)
hive>

配置

tos_to_hive.yaml

说明

配置中 inputBaseDir 是 TOS 上存储元数据的地址。

mode: tos_to_hive
lasClientInfo:
  akMode: AUTO
  endPoint: thrift://cs.lakeformation.las.cn-beijing.ivolces.com:48869
  regionId: cn-beijing
hmsClientInfo:
  hiveConfPath: /etc/emr/hive/conf/hive-site.xml

runOptions:
  includeCatalogPrefixs: [las_exporter]
  includeDatabasePrefixs: [las_exporter]
  objectTypes:
    - catalog
    - database
    - table
    - partition
    - function
  inputBaseDir: tos://xxx/exporter_las/2025-02-19

运行命令

time spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 12G --executor-memory 8G --executor-cores 2 --num-executors 5 --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 --conf spark.sql.adaptive.enabled=false --class bytedance.olap.las.Exporter ./application.jar ./tos_to_hive.yaml

验证

从返回结果可确认，exporter_table_1000_0;exporter_table_1000_1;已被恢复。

hive> show tables;
exporter_table_1000_0
exporter_table_1000_1
exporter_table_1000_2
exporter_table_1000_3
exporter_table_1000_4
exporter_table_1000_5
exporter_table_20w_0
exporter_table_20w_1
exporter_table_20w_2
exporter_table_20w_3
exporter_table_20w_4
Time taken: 0.071 seconds, Fetched: 11 row(s)
hive>hive> show partitions exporter_table_1000_1;
...
year=2017-991
year=2017-992
year=2017-993
year=2017-994
year=2017-995
year=2017-996
year=2017-997
year=2017-998
year=2017-999
Time taken: 0.119 seconds, Fetched: 1000 row(s)

最近更新时间：2025.05.12 10:55:15

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