1、Arctic介绍

Arctic 是由网易开源的流式湖仓系统，Arctic 在 Iceberg 和 Hive 之上添加了更多实时场景的能力，并且面向 DataOps 提供流批统一，开箱即用的元数据服务，让数据湖更加好用和实用。

Arctic 是搭建在 Apache Iceberg 表格式之上的流式湖仓服务（Streaming LakeHouse Service）。通过 Arctic，用户可以在 Flink、Spark、Trino 等引擎上实现更加优化的 CDC，流式更新，OLAP 等功能， 结合数据湖高效的离线处理能力，Arctic 能够服务于更多流批混用的场景；同时，Arctic 的结构自优化、并发冲突解决以及标准化的湖仓管理功能，可以有效减少用户在数据湖管理和优化上的负担。

Arctic 服务通过部署 AMS 来展现，AMS 可以认为是 HMS（Hive Metastore）的下一代产品，或者是面向 Iceberg 的 HMS。 Arctic 依赖 Iceberg 作为基础表格式，但 Arctic 没有侵入 Iceberg 实现，而是将 Iceberg 作为一个 Lib 使用， 在 Flink、Spark、Trino 等计算引擎来看，Arctic 首先是一个独立数据源，具有流式湖仓的特性， 其次也可以将 Arctic 表当做一个或多个 Iceberg 表来使用，考虑到 Hive 依然有很大的用户体量， Arctic 在设计时考虑了 Hive 的兼容性。Arctic 开放的叠加式架构，可以帮助已具规模的离线数据湖快速批量升级为实时数据湖， 而不用担心和原有数据湖的兼容性问题，让数据湖满足更多实时分析，实时风控，实时训练，特征工程等场景。

2、Arctic特性

• 基于主键高效地流式更新

• 数据自动分桶，结构自优化（self-optimized）

• 支持将数据湖和消息队列封装成统一的表，实现更低延迟的流批一体

• 提供流式数仓标准化的度量，dashboard 和相关管理工具

• 支持 Spark 和 Flink 读写数据，支持 Trino/Impala 查询数据

• 百分百兼容 Iceberg / Hive 的表格式和语法

• 解决并发写入冲突，实现事务一致性语义

3、Arctic架构图

AMS

Arctic Meta Service，在 Arctic 架构中，AMS 定义为新一代 HMS，AMS 管理 Arctic 所有 schema，向计算引擎提供元数据服务和事务 API，以及负责触发后台结构优化任务。

Transaction

Arctic 将一次数据提交定义为事务，并且保障流和批并发写入下的事务一致性语义，与 Iceberg 提供的 ACID 不同，Arctic 因为支持 CDC 摄取和流式更新，需要保障基于主键的数据一致性。

Tablestore

Tablestore 是 Arctic 在数据湖上存储的表格式实体，Tablestore 类似于数据库中的 cluster index，代表独立的存储结构，一个 Tablestore 是一张 Iceberg 表，数据流式写入和批式写入会分别进入 Arctic 的 Changestore 和 Basestore，在查询时 Arctic 会在多个 Tablestore 上提供整合的视图，后续在 Arctic 上扩展 sort key 或 aggregate key 也将通过扩展 Tablestore 来实现。

Optimizing

Arctic 作为流式湖仓服务，会在后台持续进行文件结构优化操作，并致力于这些优化任务的可视化和可测量，优化操作包括但不限于小文件合并，数据分区，数据在 Tablestore 之间的合并转化。

• Optimizing planner 决定了优化任务的调度策略，Arctic 支持在表属性中设置 quota，以此影响 Optimizing planner 在单表结构优化占用的资源。

• Optimizer container 是 optimizing 任务调度的容器，目前支持两种调度：standalone 和 yarn，standalone 在 AMS 本地调度，适合测试，arctic 支持用户扩展 optimizer container 实现。

• Optimizer group 用于资源隔离，optimizing container 下可以设置一个或多个 optimizer group，也可以通过 optimizer group 保障优先级，在 yarn 上 optimizer container 对应队列。

4、参考资料

[1]Arctic文档地址：Arctic