在分布式环境中传输 CommitMessage 对象需要可靠的序列化方案。Apache Paimon 提供了专门的序列化机制来处理 CommitMessage，以下是完整的实现方案：

核心方案：使用 Paimon 内置序列化器

Paimon 提供了 CommitMessageSerializer 专门用于序列化 CommitMessage 对象，这是最安全且兼容性最好的方式。

import org.apache.paimon.table.sink.CommitMessage;
import org.apache.paimon.table.sink.CommitMessageSerializer;

// 1. 在写入节点序列化
public byte[] serializeCommitMessages(List<CommitMessage> messages) {
    // 获取表结构信息（需从表中获取）
    RowType rowType = table.rowType();
    RowType partitionType = getPartitionType(table); // 自定义方法获取分区类型
    
    // 创建序列化器
    CommitMessageSerializer serializer = new CommitMessageSerializer(partitionType, rowType);
    
    ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
    DataOutputStream out = new DataOutputStream(baos);
    
    try {
        // 写入消息数量
        out.writeInt(messages.size());
        
        // 序列化每条消息
        for (CommitMessage message : messages) {
            byte[] msgBytes = serializer.serialize(message);
            out.writeInt(msgBytes.length); // 写入长度
            out.write(msgBytes);           // 写入内容
        }
    } finally {
        out.close();
    }
    
    return baos.toByteArray();
}

// 2. 在提交节点反序列化
public List<CommitMessage> deserializeCommitMessages(byte[] data, Table table) {
    // 获取表结构（提交节点也需要访问表元数据）
    RowType rowType = table.rowType();
    RowType partitionType = getPartitionType(table);
    
    CommitMessageSerializer serializer = new CommitMessageSerializer(partitionType, rowType);
    List<CommitMessage> messages = new ArrayList<>();
    
    ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(data);
    DataInputStream in = new DataInputStream(bais);
    
    try {
        int count = in.readInt();
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            int length = in.readInt();
            byte[] msgBytes = new byte[length];
            in.readFully(msgBytes);
            messages.add(serializer.deserialize(serializer.getVersion(), msgBytes));
        }
    } finally {
        in.close();
    }
    
    return messages;
}

// 辅助方法：获取分区类型
private RowType getPartitionType(Table table) {
    List<DataField> fields = new ArrayList<>();
    for (String partitionKey : table.partitionKeys()) {
        fields.add(new DataField(0, partitionKey, DataTypes.STRING()));
    }
    return new RowType(fields);
}

分布式架构实现

sequenceDiagram
    participant MySQL as MySQL分表
    participant Worker as 写入Worker
    participant Storage as 分布式存储
    participant Coordinator as 提交协调器
    
    loop 每个分表
        MySQL->>Worker: 拉取数据
        Worker->>Worker: 创建BatchTableWrite
        Worker->>Worker: 写入数据
        Worker->>Worker: prepareCommit()
        Worker->>Storage: 序列化CommitMessage
    end
    
    Coordinator->>Storage: 收集所有CommitMessage
    Coordinator->>Coordinator: 反序列化所有消息
    Coordinator->>Coordinator: 创建BatchTableCommit
    Coordinator->>Coordinator: commit(所有消息)
    Coordinator->>Hive: 刷新元数据

优化建议：减少元数据传输

在分布式环境中，为避免每个节点都访问元数据存储，可以使用以下优化：

// 在Driver节点提前获取并分发元数据
public class SchemaInfo implements Serializable {
    private final byte[] rowTypeBytes;
    private final byte[] partitionTypeBytes;
    
    public SchemaInfo(Table table) {
        this.rowTypeBytes = serializeRowType(table.rowType());
        this.partitionTypeBytes = serializeRowType(getPartitionType(table));
    }
    
    public CommitMessageSerializer createSerializer() {
        return new CommitMessageSerializer(
            deserializeRowType(partitionTypeBytes),
            deserializeRowType(rowTypeBytes)
        );
    }
    
    private byte[] serializeRowType(RowType rowType) {
        // 使用Paimon的RowTypeSerializer
        RowTypeSerializer serializer = new RowTypeSerializer();
        return serializer.serialize(rowType);
    }
    
    private RowType deserializeRowType(byte[] bytes) {
        RowTypeSerializer serializer = new RowTypeSerializer();
        return serializer.deserialize(bytes);
    }
}

// 使用示例（Worker节点）
SchemaInfo schemaInfo = getFromDriver(); // 从Driver获取
CommitMessageSerializer serializer = schemaInfo.createSerializer();

完整分布式流程

初始化阶段：

// Driver节点
Table paimonTable = catalog.getTable(...);
SchemaInfo schemaInfo = new SchemaInfo(paimonTable);
broadcastSchemaToWorkers(schemaInfo);

写入阶段（Worker节点）：

BatchTableWrite writer = writeBuilder.newWrite();

// 写入数据
for (RowData row : mysqlData) {
    writer.write(row);
}

// 准备提交并序列化
List<CommitMessage> messages = writer.prepareCommit();
byte[] serialized = serializeCommitMessages(messages, schemaInfo);

// 存储到共享存储（HDFS/S3）
storeToSharedStorage(shardId, serialized);

提交阶段（Coordinator节点）：

List<CommitMessage> allMessages = new ArrayList<>();

// 收集所有分片的CommitMessage
for (int shardId : allShardIds) {
    byte[] data = readFromSharedStorage(shardId);
    List<CommitMessage> shardMessages = deserializeCommitMessages(data, paimonTable);
    allMessages.addAll(shardMessages);
}

// 原子提交
try (BatchTableCommit commit = writeBuilder.newCommit()) {
    commit.commit(allMessages);
    
    // 刷新Hive元数据
    refreshHiveMetastore(paimonTable);
} catch (Exception e) {
    commit.abort(allMessages);
    throw e;
}

关键注意事项

元数据一致性：
- 所有Worker必须使用相同表结构的SchemaInfo
- 在同步期间表结构不能变更

序列化版本控制：

// 在序列化数据中包含Paimon版本
out.writeUTF(PaimonVersion.getVersion());

// 反序列化时校验版本
String version = in.readUTF();
if (!PaimonVersion.isCompatible(version)) {
    throw new VersionMismatchException(...);
}

处理大消息：

当CommitMessage过大时（>10MB），建议直接存储文件引用而非完整数据：

// Worker节点
String tmpPath = "hdfs://tmp/"+UUID.randomUUID();
try (OutputStream out = createHdfsFile(tmpPath)) {
    out.write(serializedData);
}
return tmpPath; // 只传输路径

// Coordinator节点
byte[] data = readHdfsFile(tmpPath);

错误处理增强：

// 使用两步提交协议增强可靠性
public class TransactionCoordinator {
    private Map<Integer, String> shardLocations = new ConcurrentHashMap<>();
    
    public void prepare(int shardId, byte[] data) {
        String path = storeData(data);
        shardLocations.put(shardId, path);
        markPrepared(shardId);
    }
    
    public void commit() {
        if (allShardsPrepared()) {
            List<CommitMessage> all = loadAllMessages();
            doCommit(all);
            markCommitted();
        }
    }
    
    public void rollback() {
        for (String path : shardLocations.values()) {
            deleteFile(path);
        }
    }
}

这种方案能保证在分布式环境下可靠地传输 CommitMessage，同时保持 Paimon 提交的原子性和一致性，特别适合处理分库分表到数据湖的同步场景。

增加paimon数据源支持批量写与实时写 #416

Description

Metadata

Metadata

Assignees

Labels

Type

Projects

Milestone

Relationships

Development

Issue actions