使用 AWS Lambda、AWS Glue 和 AWS CloudWatch 监控 Apache
使用AWS Lambda、AWS Glue和AWS CloudWatch监控Apache Iceberg元数据层
关键要点
在这篇文章中，我们将探讨如何利用Apache Iceberg的元数据层优化数据湖的效率。你将了解一个开源解决方案，它能从Iceberg元数据层收集重要指标，并基于这些指标提供改进Iceberg表的建议。此外，我们还将介绍如何使用Amazon CloudWatch的异常检测功能来识别数据摄取问题。
在大数据时代，数据湖成为存储海量原始数据的基石。尽管数据湖有其优势，但传统的数据湖架构常常面临监控和维护的挑战。Apache Iceberg通过提供性能和扩展性更高的数据管理方式，解决了这些问题。
深入了解Iceberg元数据层
在深入解决方案之前，我们先了解Apache Iceberg的元数据层是如何运作的。Iceberg的元数据层为集成的大数据引擎如Spark或Trino提供开放规范，指导其如何执行读写操作及解决并发问题。它存储关于表的详细信息，包括模式、分区和文件组织，以版本化的JSON和Avro文件形式进行存档。这确保每一次变更都被跟踪和可逆，从而加强数据治理和审计能力。
历史与版本控制 Iceberg的版本控制特性会将表元数据中的每次变化记录为不可变快照，便利数据的完整性、历史视图和回滚操作。
文件组织和快照管理 元数据会仔细管理数据文件，详细列出文件的路径、格式和分区，支持多种文件格式如Parquet、Avro和ORC。这种组织有助于通过谓词下推有效检索数据，减少不必要的数据扫描。快照管理允许并发数据操作而不互相干扰，确保事务间数据的一致性。
Apache Iceberg还提供了一些专门的元数据表快照、文件和分区为数据管理过程提供更深的洞察和控制。使用这些表，数据团队可以精确控制数据快照、文件管理和分区策略，提高数据系统的可靠性和性能。
在开始之前
下一节将描述一个使用Apache Iceberg元数据层和AWS服务的开源解决方案，以增强对Iceberg表的监控。
需要提到的是，Iceberg MetricsReporter是Apache Iceberg中发出指标的原生方式，支持提交提交和扫描的指标报告。为了将指标提交到CloudWatch或其他监控工具，用户需要创建并配置自定义的MetricsReporter实现。
接下来的解决方案独立部署，不需要对现有数据管道进行任何配置更改，可以立即开始监控部署所在AWS账户和地区的所有表。
解决方案概述
该解决方案特别设计用于在Amazon S3上运行Apache Iceberg的客户，并使用AWS Glue作为数据目录。
核心特性
该解决方案使用AWS Lambda部署包，从Apache Iceberg表收集指标。随后，这些指标将提交到CloudWatch，用户可以创建指标可视化以帮助识别趋势和异常。
该解决方案轻量设计，专注于直接从Iceberg元数据层收集指标，而不是扫描实际数据层。这大大减少了所需的计算能力，提高了效率并降低了成本。解决方案的关键特性包括： 时间序列指标收集 该解决方案持续监控Iceberg表，以识别数据摄取率、分区倾斜等方面的趋势和异常。 事件驱动架构 该解决方案使用Amazon EventBridge在AWS Glue数据目录表发生变化时启动Lambda函数，确保每次在Iceberg表上提交事务时进行实时指标收集。 高效的数据检索 通过利用AWS Glue交互式会话和pyiceberg库，直接访问Iceberg的元数据表，实现最小计算资源的使用。
跟踪的指标
截至博客发布日期，该解决方案收集了25个以上的指标。这些指标被分类为多个组：
指标类型描述快照指标包括数据文件的总数及变化、删除文件、添加或移除的记录、大小变化等。分区和文件指标包括聚合的每个分区的平均值、最大值、最小值记录数和文件大小，有助于理解数据分布并优化存储。要查看完整的指标列表，请访问GitHub仓库。
使用CloudWatch控制面板可视化数据
该解决方案还提供了一个示例CloudWatch控制面板，用于可视化收集的指标。指标可视化对于实时监控和检测操作问题至关重要。提供的助手脚本简化了控制面板的设置和部署。
你可以访问GitHub仓库以了解更多如何在AWS账户中部署该解决方案的信息。
Apache Iceberg表的关键指标
本节讨论Iceberg元数据中的特定指标，以及它们在监控数据质量和系统性能方面的重要性。指标分为三个部分：洞察、挑战和行动。这提供了实际应用的明确路径。
1 snapshotaddeddatafiles snapshotaddedrecords
指标洞察：表示在最近一次事务中添加到表的数据文件和记录的数量。摄取率测量新数据添加到数据湖的速度，帮助识别数据管道中的瓶颈或低效，指导容量规划和扩展决策。挑战：如果摄取率突然下降，可能表明数据摄取管道发生故障、源系统停机、配置错误或流量高峰。行动：团队需要建立实时监控和警报系统，以及时检测摄取率的下降，便于快速调查和解决。2 filesavgrecordcount filesavgfilesize
指标洞察：这些指标提供有关表格的分布和存储效率的洞察。小文件大小可能意味着过度分散。挑战：过小的文件大小可能导致存储效率低下，这会增加读取操作和I/O成本。行动：定期实施数据压缩流程有助于合并小文件，优化存储并提高内容交付速度。数据目录还提供Apache Iceberg表的自动压缩功能。要了解更多关于压缩Apache Iceberg表的信息，请参见启用压缩。3 partitionsskewrecordcount partitionsskewfilecount
指标洞察：这些指标显示数据在可用表分区中的分布不对称情况。接近零的偏斜值表明数据分布平衡，而正或负的偏斜值可能暗示存在问题。挑战：分区之间的数据分布不均可能导致效率低下和缓慢的查询响应。行动：定期分析数据分布指标，以便调整分区配置。Apache Iceberg支持动态转换分区，根据查询模式或数据量改变，优化表分区，而不影响现有数据。4 snapshotdeletedrecords snapshottotaldeletefiles snapshotaddedpositiondeletes
指标洞察：Apache Iceberg中的删除指标提供了表中删除数据的量和性质的重要信息。这些指标帮助追踪数据被删除或更新的频率，对于管理数据生命周期和遵循数据保留政策至关重要。挑战：这些指标的高值可能表明过多的删除或更新，这会导致碎片化，并降低查询性能。行动：为了解决这些问题，定期执行压缩以确保删除的行不会在新文件中持续存在。定期审查和调整数据保留政策，并考虑过期旧快照以保持必要的数据文件数量。您可以使用Amazon Athena Optimize在特定分区上运行压缩操作。有效的监控对于做出有关Apache Iceberg表的必要维护行动的明智决策至关重要。确定这些行动的正确时机，是确保数据湖高效运作的关键。
使用Amazon CloudWatch进行异常检测和警报
本节假设您已完成解决方案设置并将Apache Iceberg表的操作指标收集到Amazon CloudWatch中。
现在您可以开始设置一些警报并检测异常。我们将指导您如何设置CloudWatch中的异常检测，并配置警报以监控snapshotaddedrecords指标，这表明写入Apache Iceberg表的数据摄取率。
设置异常检测
CloudWatch异常检测应用机器学习算法不断分析系统指标，以确定正常基线并识别超出既定模式的项目。按照以下步骤进行配置：
选择指标：在AWS管理控制台中，转到CloudWatch的指标选项卡，搜索并选择snapshotaddedrecords。创建异常检测模型：选择绘制指标选项卡，点击脉冲图标以启用异常检测。设置灵敏度：ANOMALYDETECTIONBAND (m1 5)的第二个参数用于调整异常检测的灵敏度。目标是平衡检测真实问题与减少误报。配置警报
在异常检测模型设置后，配置警报以便将潜在问题通知运营团队：
创建警报：在同一个绘制指标选项卡下，选择铃铛图标进入操作。警报设置：设置警报以便当snapshotaddedrecords指标超出异常检测带连续两次时通知运营团队。这有助于降低误报的风险。警报操作：配置CloudWatch发送警报电子邮件给运营团队。除了发送电子邮件外，CloudWatch警报操作还可以自动启动补救流程，例如扩展操作或启动数据压缩。最佳实践
定期审查和调整模型：随着数据模式的发展，定期审查和调整异常检测模型和警报设置，以保持其有效性。全面覆盖：确保监控数据管道的所有关键方面，而不仅仅是少数指标。文档与沟通：保持清晰的文档，说明每个指标和警报的含义，并确保运营团队理解监控设置和响应程序。在合适的渠道如电子邮件、公司消息或电话上设置警报机制，以确保运营团队及时获取信息并快速解决问题。创建操作手册和自动化补救任务：建立详细的操作手册，描述针对警报识别的常见情况的逐步响应。此外，尽可能自动化补救任务，以加快响应时间并减轻团队的手动负担。这确保对所有事件的响应都能保持一致有效。CloudWatch的异常检测和警报功能帮助组织主动管理其数据湖，确保数据完整性，减少停机时间，并保持高数据质量，进而提高运营效率，并支持稳健的数据治理。
结论
在这篇文章中，我们探讨了Apache Iceberg对数据湖管理的变革性影响。Apache Iceberg通过ACID事务、模式演变和快照隔离等特性，解决了大数据所面临的挑战，提升了数据可靠性、查询性能和可扩展性。
我们深入剖析了Iceberg的元数据层及相关的快照、文件和分区元数据表，这些都使得获取表的当前状态的关键信息更为容易。这些元数据表促进了性能相关数据的提取，使团队能够监控和优化数据湖的效率。
最后，我们展示了一个利用Lambda、AWS Glue和CloudWatch监控Apache Iceberg表的实际解决方案。该解决方案结合了Iceberg的元数据层和CloudWatch监控功能，提供了一个主动的运营框架，检测趋势和异常，以确保数据湖管理的稳健性。
版权归作者所有
Michael Greenshtein 是AWS的高级分析专家。他是一位拥有超过8年云计算和数据管理经验的数据专业人士，热衷于开源技术和Apache Iceberg。
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