Databricks Liquid Clustering 原理

作者: 康凯森

日期: 2023-11-12

分类: OLAP

什么是 Liquid Clustering

"Liquid Clustering"（液态聚类）是一种数据聚类技术，特别设计用于处理大规模、动态变化的数据集，如在Delta表中常见的情况。这种技术的核心特点和优势包括：

  1. 灵活性：与传统的静态聚类方法不同，液态聚类允许数据表的聚类列随时间和需求变化而调整。这意味着用户可以根据工作负荷的变化更改聚类列，而不是在表创建时就固定下来。

  2. 增量聚类：液态聚类支持增量数据处理。这意味着新加入的数据会根据当前的聚类策略进行聚类，而不需要重新聚类整个数据集。这种方法特别适用于持续增长的数据集，因为它可以有效地处理新数据，同时保持现有数据的结构。

  3. 优化数据访问：通过聚类，液态聚类技术优化了数据的物理布局，从而提高了查询效率。聚类可以基于特定的查询模式来组织数据，这样常用的数据会被存储在一起，减少了数据查询时的磁盘I/O操作。

  4. 高效的数据管理：液态聚类允许更有效地管理数据，特别是在面对大型、复杂的数据集时。这种聚类方法减少了数据重写的需要，从而减少了存储和计算资源的浪费。

总的来说，液态聚类是一种适应性强、效率高的数据聚类方法，特别适用于需要处理大量动态数据的场景。通过灵活调整聚类策略，它能够更好地适应数据和查询模式的变化，提高数据处理和查询的效率。

Liquid Clustering 如何实现

Liquid Clustering 实现的关键算法和技术包括：

  1. Hilbert曲线：Hilbert 曲线是一种空间填充曲线，用于实现多维数据的聚类。它将数据点从多维空间映射到一维，同时尽可能保持数据点之间的邻近性。在Liquid Clustering中，Hilbert曲线用于优化数据的物理存储，通过保持数据局部性来加速查询。

  2. ZCube技术：ZCube是Liquid Clustering的另一个核心组成部分，它支持增量聚类。ZCube允许对新加入的数据或未优化的数据进行聚类，而不是整个数据集。这减少了数据重写的需求，提高了处理效率。

  3. 增量OPTIMIZE操作：这是Liquid Clustering的一个关键特性，使得OPTIMIZE操作可以在不重写所有数据的情况下执行。它可以选择性地优化新加入的或未优化的数据，从而减少了写放大现象。

  4. 动态聚类列调整：Liquid Clustering允许在不重新聚类现有数据的情况下动态调整聚类列。这是通过在数据表的元数据中存储聚类列信息并在添加新数据时应用这些聚类列来实现的。

  5. 文件标记和管理：在实施过程中，每个添加到Delta表的文件都会被标记，以区分已优化和未优化的文件。这有助于在执行OPTIMIZE操作时有效地选择文件。

  6. 配置控制：Liquid Clustering提供了多种配置选项，如最小和目标立方体大小设置，这些设置帮助控制聚类行为，保证效率和性能。

这些算法和技术的组合使Liquid Clustering成为一种高效、灵活的数据聚类解决方案，适用于处理大型、动态变化的数据集。通过优化数据存储和减少写放大，它提高了数据处理和查询的效率。

什么是 Hilbert curve

Hilbert curve-1

Hilbert curve2

Hilbert曲线在存储层文件数据聚类中的应用可以通过以下例子来说明：

假设你有一个包含各种地理位置（例如，城市的经纬度）的大型数据集。你的目标是将这些数据存储在计算机的硬盘上，以便于快速查询特定地区的数据。

  1. 多维数据映射：首先，每个地理位置（由经度和纬度组成的点）都是一个二维数据点。Hilbert曲线能够将这些点从二维空间映射到一维空间。这意味着每个地理位置点都会被分配一个在Hilbert曲线上的位置（或称为序号）。

  2. 排序和存储：一旦每个数据点都有了相应的Hilbert值，数据就可以根据这些值进行排序。这种排序意味着空间上邻近的点（例如，地理位置接近的城市）在Hilbert曲线上也会彼此接近。然后，这些排序后的数据会被存储到硬盘上。

  3. 优化查询：当需要查询特定区域内的数据时（例如，查询某个特定经纬度范围内的所有城市），数据库系统可以利用Hilbert曲线的属性快速定位到相关数据所在的硬盘区域。由于空间上邻近的点在曲线上也是邻近的，因此这些数据在硬盘上也会被存储得相对较近。

  4. 实例说明：想象一下，你要查询靠近纽约市的所有城市。在未使用Hilbert曲线的情况下，这些城市的数据可能分散在硬盘的不同部分，因此检索它们可能需要访问硬盘上许多不同的区域。但是，在使用Hilbert曲线聚类后，纽约市及其周边城市的数据由于在地理位置上的接近，在Hilbert曲线上也是相邻的，因此它们会被存储在硬盘的相近位置。这样当你查询纽约市附近的城市时，数据库系统可以快速、连续地访问这些紧密存储的数据，提高了查询效率。

通过这种方式，Hilbert曲线帮助实现了存储层的数据聚类，优化了数据的物理布局，从而提升了数据访问的效率和速度。

Hilbert curve 是一种索引吗？

Hilbert曲线本身不是一种索引，而是一种空间填充曲线。它用于将多维数据映射到一维空间，同时尽可能保持数据点之间的局部性。然而，Hilbert曲线的这种属性可以用于数据索引的构建，特别是在数据库和数据存储系统中处理多维数据时。

当用于数据索引时，Hilbert曲线的作用可以理解为一种策略或方法，它帮助确定数据在一维空间（比如磁盘存储）上的存储位置。通过按照Hilbert曲线的顺序来存储多维数据，我们可以在某种程度上保证物理存储上的数据局部性，这在执行多维范围查询时非常有用。

简而言之，尽管Hilbert曲线本身不是索引，但它的映射方法可以用来增强数据索引的效能，尤其是在处理空间数据和多维数据查询的场景中。通过这种方式，Hilbert曲线映射帮助提高了数据检索的效率和性能。

Hilbert curve 相比 Z-curve 的优点

Hilbert curve vs z curve

Hilbert曲线相比于Z曲线（Z-curve）有几个优点，特别是在数据聚类和查询效率方面：

  1. 更好的数据局部性：Hilbert曲线的关键特点是保持数据的空间局部性。它通过连续且蜿蜒的路径在多维空间中尽可能保持相邻数据点在一维表示中也相邻。这意味着空间上接近的数据点在Hilbert曲线上的映射中也会保持接近。相比之下，Z曲线虽然也尝试保持这种局部性，但在某些情况下，特别是跨越高维空间边界时，它的数据局部性不如Hilbert曲线。

  2. 更高效的数据访问和查询性能：由于更好的数据局部性，使用Hilbert曲线进行数据聚类和索引可以提高数据访问的效率。在数据库查询中，尤其是范围查询时，Hilbert曲线能够更有效地限定搜索范围，减少不必要的数据读取，从而提升查询性能。

  3. 较低的数据跳跃：Hilbert曲线在遍历多维空间时的跳跃较小，这意味着相邻数据点之间的距离较短。在Z曲线中，尤其是在维度较高的情况下，可能会出现较大的数据跳跃，这在进行范围查询时可能导致更多的不相关数据被访问。

  4. 更均匀的数据分布：Hilbert曲线在覆盖多维空间时更加均匀，这有助于在数据存储中避免出现热点区域。相比之下，Z曲线可能在某些区域产生较密集的数据点，从而在这些区域造成查询热点。

总的来说，Hilbert曲线在保持数据局部性、提高查询效率、降低数据跳跃和实现更均匀数据分布方面相比Z曲线具有优势，这使得它在某些应用场景中更受青睐。

什么是 ZCube，如何实现

ZCube在“液态聚类”（Liquid Clustering）中用于实现增量聚类的概念和方法如下：

  1. ZCube的定义：ZCube是由同一个OPTIMIZE作业生成的一组文件。在进行增量聚类时，ZCube用来区分已经过优化的文件（即已经是某个ZCube的一部分）和未优化的文件。

  2. 标记和识别：为了区分这两类文件，每个添加到Delta表的文件会被赋予一个ZCUBE_ID标签。每个新的ZCube都会有一个唯一的UUID作为其ZCUBE_ID。

  3. 增量聚类的实现：在传统的OPTIMIZE ZORDER BY操作中，需要重写所有数据，即使自上次以来没有添加新文件。这不仅成本高昂，而且一旦操作失败，所有进度都会丢失。而在液态聚类中，通过引入ZCube，OPTIMIZE操作可以实现增量更新，无需重写所有数据。OPTIMIZE会分批完成，每批都生成一个单独的OPTIMIZE提交，从而在出现问题时不会失去所有进度。

  4. 文件选择策略：确定哪些文件参与聚类的策略包括考虑新文件以及任何现有的未满足最小立方体大小（MIN_CUBE_SIZE）的部分ZCubes。一旦部分ZCube的数据量超过MIN_CUBE_SIZE阈值，它就会变成一个稳定的ZCube，不再考虑重写。

  5. 配置选项：引入了两个配置选项来提供聚类的灵活性：

    • MIN_CUBE_SIZE：达到此大小的ZCube将不再与新数据合并。默认为100GB。
    • TARGET_CUBE_SIZE：创建的ZCube的目标大小。这个值不是硬性上限，可以继续向ZCube添加文件，直到它们的组合大小超过这个值。这个值必须大于或等于MIN_CUBE_SIZE。默认为150GB。

  6. 特殊情况处理：当用户更改聚类列时，旧数据保持不变，只有新数据使用新的聚类列进行聚类。这是通过在AddFile中持久化聚类列，并使用ZCUBE_ZORDER_BY标签来指示文件是按照哪些聚类列聚类的来实现的。

  7. 操作流程：OPTIMIZE使用ZCubes的流程包括选择候选文件（包括新数据和部分ZCubes），将文件分箱打包进多个ZCubes，并对每个ZCube运行聚类算法。每个ZCube执行后会产生一个提交，以确保在发生崩溃时可以保存部分结果。

这种使用ZCube的增量聚类方法减少了写放大现象，因为不需要对所有数据进行重写，并且可以更有效地利用存储空间，因为它只聚类需要聚类的新数据或部分优化的数据。

Liquid Clustering 可以取代分区分桶策略吗？

  1. Hive风格分区的限制：

    • 每个文件包含唯一的分区列值组合，导致高基数分区列可能创建许多小文件，这些文件无法合并，从而影响扫描性能。
    • 一旦表被分区，其分区策略在Spark/Delta环境中无法更改，这限制了对新使用场景（如查询模式变化）的适应性。

  2. Liquid Clustering的优势：

    • 提供了灵活的聚类机制，允许动态调整聚类列而不需要重新聚类整个数据集。
    • 支持增量聚类，仅对新数据或未优化的数据进行聚类，减少写放大现象。
    • 使用空间填充曲线（如Hilbert曲线）和ZCube技术，优化数据的物理存储布局，提高查询效率。

  3. 步骤分析：

    • 首先，Hive风格分区的局限性在于它对文件的物理组织和不灵活的分区策略。这在数据量大或分区键基数高的情况下导致效率低下。
    • Liquid Clustering可以在不重新聚类现有数据的情况下，对新加入的数据应用不同的聚类策略。这种灵活性对于适应数据或查询模式的变化特别有用。
    • 在处理高基数列或需要频繁更新聚类策略的场景中，Liquid Clustering可能比Hive风格的分区和分桶更有效，因为它避免了创建大量小文件的问题，并允许根据需要调整聚类策略。
    • 然而，对于需要明确的数据分区（如按时间段划分数据以便于管理和归档）的场景，Hive风格的分区仍然非常重要。

  4. 结论：

    • Liquid Clustering可以作为Hive风格分区和分桶的有力补充，尤其是在需要更高灵活性和对动态数据模式具有适应性的场景中。
    • 对于特定的用例，如基于时间的数据归档或清理，传统的Hive风格分区可能仍然是最佳选择。
    • 在实际应用中，结合使用Liquid Clustering和Hive风格分区，可以根据不同的数据和查询需求提供最佳的解决方案。

综上所述，Liquid Clustering提供了与Hive风格分区不同的优势，尤其是在需要灵活性和适应性方面。然而，它并不能完全取代Hive风格分区和分桶，而是应该视为一个有力的补充和替代方案。

参考资料

[Design Doc] Liquid Clustering

注意，本文全部由 ChatGPT4 生成，升级后 GPT4 体验很不错，强烈推荐大家尝试

《OLAP 性能优化指南》欢迎 Star&共建

《OLAP 性能优化指南》

欢迎关注微信公众号

康凯森