Связаться с намиПодключиться

Настройка Delta Lake в мультикластерном режиме

Статья создана
Обновлена 16 декабря 2024 г.

При работе в мультикластерном режиме Yandex Data Processing использует базу данных Yandex Managed Service for YDB для координации доступа к таблицам Delta Lake из разных кластеров и заданий Apache Spark™.

Подробную информацию о Delta Lake см. в разделе Delta Lake в Yandex Data Processing и в документации Delta Lake.

Примечание

Delta Lake не является частью сервиса Yandex Data Processing и не сопровождается командой разработки и службой поддержки Yandex Cloud, а его использование не входит в условия использования Yandex Data Processing.

Подготовьте инфраструктуру

  1. Создайте Serverless-базу данных Managed Service for YDB.

  2. Создайте сервисный аккаунт с ролью ydb.editor для доступа к YDB.

  3. Создайте статический ключ доступа для сервисного аккаунта.

  4. Создайте секрет в Yandex Lockbox и поместите в него данные статического ключа в формате двух пар ключ-значение:

    • ключ: key-id, значение: <идентификатор_статического_ключа>;
    • ключ: key-secret, значение: <секретная_часть_статического_ключа>.

  5. Настройте один или несколько кластеров Yandex Data Processing для работы с Delta Lake:

    1. Если у вас нет кластера Yandex Data Processing, создайте его.

    2. Если для хранения данных вы подключили к кластеру бакет Yandex Object Storage:

      1. Создайте в бакете каталог c именем warehouse.
      2. Установите свойство spark.sql.warehouse.dir в значение s3a://<имя_бакета>/warehouse/.

    3. Создайте кластер Hive Metastore и подключите его к кластеру Yandex Data Processing.

  6. Выдайте роль lockbox.payloadViewer сервисному аккаунту, который использовался при создании кластеров Yandex Data Processing. Это можно сделать:

Настройте свойства компонентов для работы с Delta Lake

  1. Скачайте архив с необходимыми библиотеками Delta Lake и надстройками для подключения к Managed Service for YDB:

    • Delta Lake 2.0.2 для Yandex Data Processing версии 2.1.0 или 2.1.3;
    • Delta Lake 2.3.0 для Yandex Data Processing версии 2.1.4 и выше.

    Ознакомиться с исходным кодом надстроек для подключения к YDB можно в репозитории:

  2. Добавьте скачанный архив в зависимости всех кластеров или отдельных заданий, которые должны иметь доступ к таблицам Delta Lake. Это можно сделать двумя способами:

    • Сохраните архив в бакет Object Storage и передайте URL файла в свойстве spark.jars:

      spark.jars=s3a://<имя_бакета>/<путь_к_файлу>

      Сервисный аккаунт кластера должен иметь доступ на чтение из бакета.

    • Скопируйте архив на все узлы кластера вручную или с помощью скриптов инициализации и передайте полный путь к файлу в свойствах spark.driver.extraClassPath и spark.executor.extraClassPath

  3. Установите следующие свойства на уровне кластеров или на уровне отдельных заданий Apache Spark™, которые должны иметь доступ к таблицам Delta Lake:

    • spark.sql.extensions в значение io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension;
    • spark.sql.catalog.spark_catalog в значение org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog;
    • spark.delta.logStore.s3a.impl в значение ru.yandex.cloud.custom.delta.YcS3YdbLogStore;
    • spark.io.delta.storage.S3DynamoDBLogStore.ddb.endpoint в значение Document API эндпоинта, доступное на вкладке Обзор вашей базы данных в консоли управления;
    • spark.io.delta.storage.S3DynamoDBLogStore.ddb.lockbox в значение идентификатора секрета Lockbox, который доступен на вкладке Обзор вашего Lockbox в консоли управления.

Теперь вы можете использовать Delta Lake в мультикластерном режиме.

Пример использования Delta Lake

Пример проверялся в кластере Yandex Data Processing версии 2.1.7.

  1. Подключитесь по SSH к хосту-мастеру кластера Yandex Data Processing.

  2. Запустите в кластере сессию Apache Spark™, передав необходимые параметры:

    spark-sql  \
    --conf spark.jars=s3a://<имя_бакета>/yc-delta23-multi-dp21-1.1-fatjar.jar \
    --conf spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension \
    --conf spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.delta.catalog.YcDeltaCatalog \
    --conf spark.delta.logStore.s3a.impl=ru.yandex.cloud.custom.delta.YcS3YdbLogStore \
    --conf spark.io.delta.storage.S3DynamoDBLogStore.ddb.endpoint=<Document_API_эндпоинт> \
    --conf spark.io.delta.storage.S3DynamoDBLogStore.ddb.lockbox=<идентификатор_секрета>

  3. В рамках запущенной сессии создайте базу данных и переключитесь на нее:

    CREATE DATABASE testdelta;
USE testdelta;

  4. Создайте тестовую таблицу и наполните ее данными:

    CREATE TABLE tab1(a INTEGER NOT NULL, b VARCHAR(100)) USING DELTA;
INSERT INTO tab1 VALUES (1,'One'), (2,'Two'), (3,'Three');

  5. Замените значения в столбце b, добавив к ним значения из столбца a, преобразованные в строку:

    UPDATE tab1 SET b=b || ' ** ' || CAST(a AS VARCHAR(10));

  6. Проверьте результат:

    SELECT * FROM tab1;

    3	Three ** 3
2	Two ** 2
1	One ** 1

Дополнительные настройки мультикластерного режима для производственных кластеров Yandex Data Processing

Для повышения производительности работы Delta Lake и оптимизации хранения данных при работе в мультикластерном режиме рекомендуется выполнить дополнительные настройки YDB.

Настройка пропускной способности Managed Service for YDB

По умолчанию YDB в Serverless-режиме создается с пропускной способностью 10 Request Units в секунду. При интенсивной работе с таблицами Delta Lake этого может оказаться недостаточно.

Чтобы не допустить снижения производительности Delta Lake из-за недостаточной пропускной способности YDB, отслеживайте поведение параметра Document API units overflow по графику при мониторинге YDB. При необходимости увеличьте предел пропускной способности.

На все базы данных YDB в облаке действует общий предел пропускной способности, который определяется квотой. При необходимости обратитесь в техническую поддержку для увеличения квоты.

Настройка автоматической очистки мусора

При работе с Delta Lake неиспользуемые версии метаданных могут накапливаться в таблице YDB и в бакетах Object Storage. Оптимизировать использование хранилища и увеличить эффективность работы Delta Lake можно с помощью подготовленного скрипта, который выполняет регулярную автоматическую очистку устаревших метаданных из таблицы YDB и из бакета.

Скрипт устанавливается в облако в виде двух Serverless-функций:

  • Функция очистки данных в таблице YDB. Запускается автоматически один раз в час.
  • Функция очистки данных в бакетах. Запускается автоматически один раз в сутки.

Чтобы установить функции очистки в облако:

  1. Если у вас еще нет интерфейса командной строки Yandex Cloud, установите и инициализируйте его.

  2. Скачайте файлы из каталога cf-cleanup:

    • cfunc.py — исходный код скрипта очистки;
    • delta-prefixes.txt — файл с префиксами путей к временным файлам Delta Lake в бакетах;
    • pack.sh — скрипт создания ZIP-архива;
    • requirements.txt — файл с требованиями к окружению, необходим для установки функций.

    Поместите эти файлы в каталог с именем cf-cleanup в рабочей директории.

  3. Сделайте файл pack.sh исполняемым:

    chmod +x ./cf-cleanup/pack.sh

  4. В файле delta-prefixes.txt укажите пути к каталогам в бакетах Object Storage, содержащим временные файлы Delta Lake. Каждый путь должен быть указан в новой строке в следующем формате:

    ИмяБакета Режим ПрефиксПути

    Поле Режим может принимать значения:

    • W — Warehouse, путь хранения нескольких баз данных.
    • D — Database, путь хранения одной базы данных.
    • T — Table, путь хранения одной конкретной таблицы.

    Пример:

    mybucket1 W warehouse/
mybucket2 D warehouse/testdelta2.db/
mybucket3 T warehouse/testdelta3.db/tab1/

  5. Поместите файл delta-prefixes.txt в бакет Object Storage.

  6. Скачайте и поместите в рабочую директорию файлы для управления функциями очистки:

  7. В файле ddb-maint-config.sh укажите значения для следующих параметров:

    • sa_name — имя сервисного аккаунта, который будет создан для работы функций.
    • cf_ddb_name — имя Serverless-функции для очистки базы данных, должно быть уникальным в каталоге.
    • cf_s3_name — имя Serverless-функции для очистки бакетов, должно быть уникальным в каталоге.
    • docapi_endpoint — Document API эндпоинт. Доступен на вкладке Обзор вашей базы данных YDB в консоли управления.
    • docapi_table — имя таблицы Delta Lake для которой будет выполняться очистка.
    • s3_prefix_file — путь к файлу delta-prefixes.txt в бакете Object Storage, например s3://<имя_бакета>/delta-prefixes.txt.

  8. Запустите в локальной директории сценарий установки:

    bash ./ddb-maint-setup.sh

Функции очистки временных файлов из таблиц YDB и бакетов Object Storage будут установлены в облако. Проверить их наличие можно в консоли управления.

Если функции очистки вам больше не нужны, запустите сценарий их удаления:

bash ./ddb-maint-remove.sh

Время жизни записей метаданных задается свойством Spark spark.io.delta.storage.S3DynamoDBLogStore.ddb.ttl и по умолчанию составляет 86400 секунд (одни сутки). Фактическое время жизни для конкретной записи может оказаться больше, поскольку зависит от момента запуска функции очистки.

Предыдущая
Настройка Delta Lake в однокластерном режиме
Следующая
Советы по настройке и применению Delta Lake