Apache Doris 支持 Arrow Flight SQL 协议，数据传输效率实现百倍飞跃-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Apache Doris 支持 Arrow Flight SQL 协议，数据传输效率实现百倍飞跃。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

近年来，随着数据科学、数据湖分析等场景的兴起，对数据读取和传输速度提出更高的要求。而 JDBC/ODBC 作为与数据库交互的主流标准，在应对大规模数据读取和传输时显得力不从心，无法满足高性能、低延迟等数据处理需求。为提供更高效的数据传输方案，Apache Doris 在 2.1 版本中基于 Arrow Flight SQL 协议实现了高速数据传输链路，使得数据传输性能实现百倍飞跃。

基于 Arrow Flight SQL 的高速数据传输链路

在 Apache Doris 中，查询结果以列存格式的 Block 组织。在之前版本中，如需将这些数据通过 MySQL Client 或 JDBC/ODBC 驱动传输至目标客户端时，需要先将 Block 序列化为行存格式的 Bytes，如果目标客户端是类似 Pandas 的列存数据科学组件或列存数据库，还需将行存格式的 Bytes 再反序列化为列存格式，而序列化/反序列化操作是一个非常耗时的过程。

在 Apache Doris 2.1 版本中，我们基于 Arrow Flight SQL 构建了高速数据传输链路，它支持主流语言通过 SQL 从 Doris 高速读取大规模数据，极大提升了其他系统与 Apache Doris 间数据传输效率。若目标客户端同样支持 Arrow 列存格式，整体传输过程将完全避免序列化/反序列化操作，彻底消除因此带来时间及性能损耗。此外，依赖于 Arrow Flight 多节点和多核架构特性，实现了数据传输的完全并行化，极大提高了数据吞吐能力。

以 Python 读取 Apache Doris 中数据为例，Apache Doris 先将列存的 Block 快速转换为列存的 Arrow RecordBatch，随后在 Python 客户端中，将 Arrow RecordBatch 转换为同样列存的 Pandas DataFrame 中，转换速度极快，保障了数据传输的时效性。

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不仅如此，Arrow Flight SQL 还提供了通用的 JDBC 驱动，支持与同样遵循 Arrow Flight SQL 协议的数据库无缝交互，这不仅增强了 Apache Doris 的兼容性，还为其拓展了更广泛的应用场景。

性能测试

为了直观地展示引入 Arrow Flight SQL 后对数据传输性能的提升效果，我们特地对 Python 使用 Pymysql、Pandas 以及 Arrow Flight SQL 这三种方式读取 Apache Doris 中数据的耗时进行了对比。测试数据集如下：
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分别使用 Pymysql、Pandas、Arrow Flight SQL 对不同类型数据的传输进行了测试，测试结果如下：

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从测试结果来看，Arrow Flight SQL 在所有列类型的传输上都展现出了显著的性能优势。在绝大多数读取场景中，Arrow Flight SQL 的性能提升超 20 倍，而在部分场景中甚至实现了百倍的性能飞跃， 为大数据处理和分析提供了强有力的保障。

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使用介绍

Apache Doris 支持 Arrow Flight SQL 后，我们得以利用 Python 的 ADBC Driver 轻松连接 Doris，实现数据的极速读取。接下来，我们将使用 Python（版本要求 >= 3.9）的 ADBC Driver 执行一系列常见的数据库语法操作，包括 DDL、DML、设置 Session 变量以及 Show 语句等。

01 安装 Library

Library 被发布在 PyPI，可通过以下方式简单安装：

pip install adbc_driver_manager
pip install adbc_driver_flightsql

在代码中import 以下模块/库来使用已安装的 Library：

import adbc_driver_manager
import adbc_driver_flightsql.dbapi as flight_sql

02 连接 Doris

创建与 Doris Arrow Flight SQL 服务交互的客户端。需提供 Doris FE 的 Host、Arrow Flight Port 、登陆用户名以及密码，并进行以下配置。

修改 Doris FE 和 BE 的配置参数：

修改fe/conf/fe.conf 中 arrow_flight_sql_port 为一个可用端口，如 9090。
修改 be/conf/be.conf中 arrow_flight_port 为一个可用端口，如 9091。

假设 Doris 实例中 FE 和 BE 的 Arrow Flight SQL 服务将分别在端口 9090 和 9091 上运行，且 Doris 用户名/密码为“user”/“pass”，那么连接过程如下所示：

conn = flight_sql.connect(uri="grpc://127.0.0.1:9090", db_kwargs={
            adbc_driver_manager.DatabaseOptions.USERNAME.value: "user",
            adbc_driver_manager.DatabaseOptions.PASSWORD.value: "pass",
        })
cursor = conn.cursor()

连接完成后，可以通过 SQL 使返回的 Cursor 与 Doris 交互，执行例如建表、获取元数据、导入数据、查询等操作。

03 建表与获取元数据

将 Query 传递给 cursor.execute（）函数，执行建表与获取元数据操作：

cursor.execute("DROP DATABASE IF EXISTS arrow_flight_sql FORCE;")
print(cursor.fetchallarrow().to_pandas())

cursor.execute("create database arrow_flight_sql;")
print(cursor.fetchallarrow().to_pandas())

cursor.execute("show databases;")
print(cursor.fetchallarrow().to_pandas())

cursor.execute("use arrow_flight_sql;")
print(cursor.fetchallarrow().to_pandas())

cursor.execute("""CREATE TABLE arrow_flight_sql_test
    (
         k0 INT,
         k1 DOUBLE,
         K2 varchar(32) NULL DEFAULT "" COMMENT "",
         k3 DECIMAL(27,9) DEFAULT "0",
         k4 BIGINT NULL DEFAULT '10',
         k5 DATE,
    )
    DISTRIBUTED BY HASH(k5) BUCKETS 5
    PROPERTIES("replication_num" = "1");""")
print(cursor.fetchallarrow().to_pandas())

cursor.execute("show create table arrow_flight_sql_test;")
print(cursor.fetchallarrow().to_pandas())

如果 StatusResult 返回 0 ，则说明 Query 执行成功（这样设计的原因是为了兼容 JDBC）。

  StatusResult
0            0

  StatusResult
0            0

                   Database
0         __internal_schema
1          arrow_flight_sql
..                      ...
507             udf_auth_db

[508 rows x 1 columns]

  StatusResult
0            0

  StatusResult
0            0
                   Table                                       Create Table
0  arrow_flight_sql_test  CREATE TABLE `arrow_flight_sql_test` (\n  `k0`...

04 导入数据

执行 INSERT INTO，向所创建表中导入少量测试数据：

cursor.execute("""INSERT INTO arrow_flight_sql_test VALUES
        ('0', 0.1, "ID", 0.0001, 9999999999, '2023-10-21'),
        ('1', 0.20, "ID_1", 1.00000001, 0, '2023-10-21'),
        ('2', 3.4, "ID_1", 3.1, 123456, '2023-10-22'),
        ('3', 4, "ID", 4, 4, '2023-10-22'),
        ('4', 122345.54321, "ID", 122345.54321, 5, '2023-10-22');""")
print(cursor.fetchallarrow().to_pandas())

如下所示则证明导入成功：

  StatusResult
0            0

如果需要导入大批量数据到 Doris，可以使用 pydoris 执行 Stream Load 来实现。

05 执行查询

接着对上面导入的表进行查询查询，包括聚合、排序、Set Session Variable 等操作。

cursor.execute("select * from arrow_flight_sql_test order by k0;")
print(cursor.fetchallarrow().to_pandas())

cursor.execute("set exec_mem_limit=2000;")
print(cursor.fetchallarrow().to_pandas())

cursor.execute("show variables like \"%exec_mem_limit%\";")
print(cursor.fetchallarrow().to_pandas())

cursor.execute("select k5, sum(k1), count(1), avg(k3) from arrow_flight_sql_test group by k5;")
print(cursor.fetchallarrow().to_pandas())

结果如下所示：

   k0            k1    K2                k3          k4          k5
0   0       0.10000    ID       0.000100000  9999999999  2023-10-21
1   1       0.20000  ID_1       1.000000010           0  2023-10-21
2   2       3.40000  ID_1       3.100000000      123456  2023-10-22
3   3       4.00000    ID       4.000000000           4  2023-10-22
4   4  122345.54321    ID  122345.543210000           5  2023-10-22

[5 rows x 6 columns]

  StatusResult
0            0

    Variable_name Value Default_Value Changed
0  exec_mem_limit  2000    2147483648       1

           k5  Nullable(Float64)_1  Int64_2 Nullable(Decimal(38, 9))_3
0  2023-10-22         122352.94321        3            40784.214403333
1  2023-10-21              0.30000        2                0.500050005

[2 rows x 5 columns]

06 完整代码

# Doris Arrow Flight SQL Test

# step 1, library is released on PyPI and can be easily installed.
# pip install adbc_driver_manager
# pip install adbc_driver_flightsql
import adbc_driver_manager
import adbc_driver_flightsql.dbapi as flight_sql

# step 2, create a client that interacts with the Doris Arrow Flight SQL service.
# Modify arrow_flight_sql_port in fe/conf/fe.conf to an available port, such as 9090.
# Modify arrow_flight_port in be/conf/be.conf to an available port, such as 9091.
conn = flight_sql.connect(uri="grpc://127.0.0.1:9090", db_kwargs={
            adbc_driver_manager.DatabaseOptions.USERNAME.value: "root",
            adbc_driver_manager.DatabaseOptions.PASSWORD.value: "",
        })
cursor = conn.cursor()

# interacting with Doris via SQL using Cursor
def execute(sql):
    print("\n### execute query: ###\n " + sql)
    cursor.execute(sql)
    print("### result: ###")
    print(cursor.fetchallarrow().to_pandas())

# step3, execute DDL statements, create database/table, show stmt.
execute("DROP DATABASE IF EXISTS arrow_flight_sql FORCE;")
execute("show databases;")
execute("create database arrow_flight_sql;")
execute("show databases;")
execute("use arrow_flight_sql;")
execute("""CREATE TABLE arrow_flight_sql_test
    (
         k0 INT,
         k1 DOUBLE,
         K2 varchar(32) NULL DEFAULT "" COMMENT "",
         k3 DECIMAL(27,9) DEFAULT "0",
         k4 BIGINT NULL DEFAULT '10',
         k5 DATE,
    )
    DISTRIBUTED BY HASH(k5) BUCKETS 5
    PROPERTIES("replication_num" = "1");""")
execute("show create table arrow_flight_sql_test;")


# step4, insert into
execute("""INSERT INTO arrow_flight_sql_test VALUES
        ('0', 0.1, "ID", 0.0001, 9999999999, '2023-10-21'),
        ('1', 0.20, "ID_1", 1.00000001, 0, '2023-10-21'),
        ('2', 3.4, "ID_1", 3.1, 123456, '2023-10-22'),
        ('3', 4, "ID", 4, 4, '2023-10-22'),
        ('4', 122345.54321, "ID", 122345.54321, 5, '2023-10-22');""")


# step5, execute queries, aggregation, sort, set session variable
execute("select * from arrow_flight_sql_test order by k0;")
execute("set exec_mem_limit=2000;")
execute("show variables like \"%exec_mem_limit%\";")
execute("select k5, sum(k1), count(1), avg(k3) from arrow_flight_sql_test group by k5;")

# step6, close cursor 
cursor.close()

大规模数据传输场景应用示例

01 Python

在 Python 中，通过 ADBC Driver 连接到已支持 Arrow Flight SQL 的 Doris 后，可以使用多种 ADBC API 从 Doris 加载 Clickbench 数据集到 Python。具体如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import adbc_driver_manager
import adbc_driver_flightsql.dbapi as flight_sql
import pandas
from datetime import datetime

my_uri = "grpc://0.0.0.0:`fe.conf_arrow_flight_port`"
my_db_kwargs = {
    adbc_driver_manager.DatabaseOptions.USERNAME.value: "root",
    adbc_driver_manager.DatabaseOptions.PASSWORD.value: "",
}
sql = "select * from clickbench.hits limit 1000000;"

# PEP 249 (DB-API 2.0) API wrapper for the ADBC Driver Manager.
def dbapi_adbc_execute_fetchallarrow():
    conn = flight_sql.connect(uri=my_uri, db_kwargs=my_db_kwargs)
    cursor = conn.cursor()
    start_time = datetime.now()
    cursor.execute(sql)
    arrow_data = cursor.fetchallarrow()
    dataframe = arrow_data.to_pandas()
    print("\n##################\n dbapi_adbc_execute_fetchallarrow" + ", cost:" + str(datetime.now() - start_time) + ", bytes:" + str(arrow_data.nbytes) + ", len(arrow_data):" + str(len(arrow_data)))
    print(dataframe.info(memory_usage='deep'))
    print(dataframe)

# ADBC reads data into pandas dataframe, which is faster than fetchallarrow first and then to_pandas.
def dbapi_adbc_execute_fetch_df():
    conn = flight_sql.connect(uri=my_uri, db_kwargs=my_db_kwargs)
    cursor = conn.cursor()
    start_time = datetime.now()
    cursor.execute(sql)
    dataframe = cursor.fetch_df()    
    print("\n##################\n dbapi_adbc_execute_fetch_df" + ", cost:" + str(datetime.now() - start_time))
    print(dataframe.info(memory_usage='deep'))
    print(dataframe)

# Can read multiple partitions in parallel.
def dbapi_adbc_execute_partitions():
    conn = flight_sql.connect(uri=my_uri, db_kwargs=my_db_kwargs)
    cursor = conn.cursor()
    start_time = datetime.now()
    partitions, schema = cursor.adbc_execute_partitions(sql)
    cursor.adbc_read_partition(partitions[0])
    arrow_data = cursor.fetchallarrow()
    dataframe = arrow_data.to_pandas()
    print("\n##################\n dbapi_adbc_execute_partitions" + ", cost:" + str(datetime.now() - start_time) + ", len(partitions):" + str(len(partitions)))
    print(dataframe.info(memory_usage='deep'))
    print(dataframe)

dbapi_adbc_execute_fetchallarrow()
dbapi_adbc_execute_fetch_df()
dbapi_adbc_execute_partitions()

执行结果如下（忽略重复输出），从 Doris 加载 100 万行 105 列 780M 的 Clickbench 数据集，仅用时 3s 。

##################
 dbapi_adbc_execute_fetchallarrow, cost:0:00:03.548080, bytes:784372793, len(arrow_data):1000000
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1000000 entries, 0 to 999999
Columns: 105 entries, CounterID to CLID
dtypes: int16(48), int32(19), int64(6), object(32)
memory usage: 2.4 GB
None
        CounterID   EventDate               UserID            EventTime              WatchID  JavaEnable                                              Title  GoodEvent  ...  UTMCampaign  UTMContent  UTMTerm  FromTag  HasGCLID          RefererHash              URLHash  CLID
0          245620  2013-07-09  2178958239546411410  2013-07-09 19:30:27  8302242799508478680           1  OWAProfessionov — Мой Круг (СВАО Интернет-магазин          1  ...                                                    0 -7861356476484644683 -2933046165847566158     0
999999       1095  2013-07-03  4224919145474070397  2013-07-03 14:36:17  6301487284302774604           0  @дневники Sinatra (ЛАДА, цена для деталли кто ...          1  ...                                                    0  -296158784638538920  1335027772388499430     0

[1000000 rows x 105 columns]

##################
 dbapi_adbc_execute_fetch_df, cost:0:00:03.611664
##################
 dbapi_adbc_execute_partitions, cost:0:00:03.483436, len(partitions):1
##################
 low_level_api_execute_query, cost:0:00:03.523598, stream.address:139992182177600, rows:-1, bytes:784322926, len(arrow_data):1000000
##################
 low_level_api_execute_partitions, cost:0:00:03.738128streams.size:3, 1, -1

02 JDBC

Arrow Flight SQL 协议的开源 JDBC 驱动兼容标准的 JDBC API，可用于大多数 BI 工具通过 JDBC 访问 Doris，并支持高速传输 Apache Arrow 数据。使用方法与通过 MySQL 协议的 JDBC 驱动连接 Doris 类似，只需将链接 URL 中的jdbc:mysql 换成 jdbc:arrow-flight-sql，查询返回的结果依然是 JDBC 的 ResultSet 数据结构。

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;

Class.forName("org.apache.arrow.driver.jdbc.ArrowFlightJdbcDriver");
String DB_URL = "jdbc:arrow-flight-sql://0.0.0.0:9090?useServerPrepStmts=false"
        + "&cachePrepStmts=true&useSSL=false&useEncryption=false";
String USER = "root";
String PASS = "";

Connection conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER, PASS);
Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet resultSet = stmt.executeQuery("show tables;");
while (resultSet.next()) {
    String col1 = resultSet.getString(1);
    System.out.println(col1);
}

resultSet.close();
stmt.close();
conn.close();

03 JAVA

与 Python 类似，JAVA 也可以直接创建 ADBC Client 读取 Doris 中数据。在这过程中，首先需获取 FlightInfo，随后连接每一个 Endpoint 拉取数据。

// method one
AdbcStatement stmt = connection.createStatement()
stmt.setSqlQuery("SELECT * FROM " + tableName)
// executeQuery, two steps:
// 1. Execute Query and get returned FlightInfo;
// 2. Create FlightInfoReader to sequentially traverse each Endpoint;
QueryResult queryResult = stmt.executeQuery()


// method two
AdbcStatement stmt = connection.createStatement()
stmt.setSqlQuery("SELECT * FROM " + tableName)
// Execute Query and parse each Endpoint in FlightInfo, and use the Location and Ticket to construct a PartitionDescriptor
partitionResult = stmt.executePartitioned();
partitionResult.getPartitionDescriptors()
//Create ArrowReader for each PartitionDescriptor to read data
ArrowReader reader = connection2.readPartition(partitionResult.getPartitionDescriptors().get(0).getDescriptor()))

04 Spark

对于 Spark，除了可以通过 JDBC 和 JAVA 方式连接 Flight SQL Server 外，还可以使用开源的 Spark-Flight-Connector ，该组件支持 Spark 作为 Client 读写 Flight SQL Server。其原因是 Arrow 数据格式与 Doris 中的 Block 数据格式的转换速度非常快，**相较于 CSV 与 Block 格式之间的转换，其速度提升了 10 倍之多，**并且 Arrow 数据格式对 Map、Array 等复杂类型的支持也更加出色。

结束语

目前，已有多家社区企业用户验证并使用 Arrow Flight SQL 从 Doris 加载数据到 Python、Spark、Flink，测试结果说明，该方式的读取速度相较于以往有了显著的提升。未来，Apache Doris 计划支持 Arrow Flight SQL 写入，届时由主流编程语言构建的系统均可借助 ADBC 客户端来读写 Doris，实现高速的数据交互；并计划利用 Arrow Flight 的并行化能力实现多 BE 并行读取，还可以借助 Arrow Flight SQL 实现 Doris 和 Doris、 Spark 和 Doris 之间的联邦查询。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-852127.html

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