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使用Relational Cache加速EMR Spark資料分析
背景
Relational Cache是EMR Spark支援的一個重要特性，主要通過對資料進行預組織和預計算加速資料分析，提供了類似傳統資料倉庫物化視圖的功能。除了用于提升資料處理速度，Relational Cache還可以應用于其他很多場景，本文主要介紹如何使用Relational Cache跨叢集同步資料表。
通過統一的Data Lake管理所有資料是許多公司追求的目标，但是在現實中，由于多個資料中心，不同網絡Region，甚至不同部門的存在，不可避免的會存在多個不同的大資料叢集，不同叢集的資料同步需求普遍存在，此外，叢集遷移，搬站涉及到的新老資料同步也是一個常見的問題。資料同步的工作通常是一個比較痛苦的過程，遷移工具的開發，增量資料處理，讀寫的同步，後續的資料比對等等，需要很多的定制開發和人工介入。基于Relational Cache，使用者可以簡化這部分的工作，以較小的代價實作跨叢集的資料同步。
下面我們以具體示例展示如何通過EMR Spark Relational Cache實作跨叢集的資料同步。
使用Relational Cache同步資料
假設我們有A，B兩個叢集，需要把activity_log表的資料從叢集A同步到叢集B中，且在整個過程中，會持續有新的資料插入到activity_log表中，A叢集中activity_log的建表語句如下：
CREATE TABLE activity_log (
user_id STRING,
act_type STRING,
module_id INT,
d_year INT)
USING JSON
PARTITIONED BY (d_year)
插入兩條資訊代表曆史資訊：
INSERT INTO TABLE activity_log PARTITION (d_year = 2017) VALUES("user_001", "NOTIFICATION", 10), ("user_101", "SCAN", 2)
為activity_log表建一個Relational Cache：
CACHE TABLE activity_log_sync
REFRESH ON COMMIT
DISABLE REWRITE
USING JSON
PARTITIONED BY (d_year)
LOCATION "hdfs://192.168.1.36:9000/user/hive/data/activity_log"
AS SELECT user_id, act_type, module_id, d_year FROM activity_log
REFRESH ON COMMIT表示當源表資料發生更新時，自動更新cache資料。通過LOCATION可以指定cache的資料的存儲位址，我們把cache的位址指向B叢集的HDFS進而實作資料從叢集A到叢集B的同步。此外Cache的字段和Partition資訊均與源表保持一緻。
在叢集B中，我們也建立一個activity_log表，建立語句如下：
CREATE TABLE activity_log (
user_id STRING,
act_type STRING,
module_id INT,
d_year INT)
USING JSON
PARTITIONED BY (d_year)
LOCATION "hdfs:///user/hive/data/activity_log"
執行MSCK REPAIR TABLE activity_log自動修複相關meta資訊，然後執行查詢語句，可以看到在叢集B中，已經能夠查到之前叢集A的表中插入的兩條資料。
在叢集A中繼續插入新的資料：
INSERT INTO TABLE activity_log PARTITION (d_year = 2018) VALUES("user_011", "SUBCRIBE", 24);
然後在叢集B中執行MSCK REPAIR TABLE activity_log并再次查詢activity_log表，可以發現資料已經自動同步到叢集B的activity_log表中，對于分區表，當有新的分區資料加入時，Relational Cache可以增量的同步新的分區資料，而不是重新同步全部資料。
如果叢集A中activity_log的新增資料不是通過Spark插入的，而是通過Hive或其他方式外部導入到Hive表中，使用者可以通過REFRESH TABLE activity_log_sync語句手工或通過腳本觸發同步資料，如果新增資料是按照分區批量導入，還可以通過類似REFRESH TABLE activity_log_sync WITH TABLE activity_log PARTITION (d_year=2018)語句增量同步分區資料。
Relational Cache可以保證叢集A和叢集B中activity_log表的資料一緻性，依賴activity_log表的下遊任務或應用可以随時切換到叢集B，同時使用者也可以随時将寫入資料到叢集A中activity_log表的應用或服務暫停，指向叢集B中的activity_log表并重新開機服務，進而完成上層應用或服務的遷移。完成後清理叢集A中的activity_log和activity_log_sync即可。
總結
本文介紹了如何通過Relational Cache在不同大資料叢集的資料表之間同步資料，非常簡單便捷。除此之外，Relational Cache也可以應用到很多其他的場景中，比如建構秒級響應的OLAP平台，互動式的BI，Dashboard應用，加速ETL過程等等，之後我們也會和大家分享在更多場景中Relational Cache的最佳實踐。