11 月 7 日，由 TiDB 社区 X 经纬中国联合主办，初心资本、明势资本、纪源资本、JuiceFS 赞助的 Hacking Camp 2021 生态进行了答辩会，阐述了项目的阶段性成果和对未来工作的展望。
Hacking Camp 的项目有些是来自于 TiDB Hackathon 的明星项目，还有一些是来自生态伙伴的新创意。本期 Hacking Camp 以生态为主题，帮助合作伙伴完成项目的孵化，参与活动的六个项目都基本完成了既定目标，在毕业之后将继续完善相关功能的改进，迭代新版本至更稳定，期间导师也将继续为项目提供指导意见，帮助项目打磨。
本次 Hacking Camp 参与答辩的项目有：
以 TiKV 作为元数据引擎的分布式 POSIX 文件系统 JuiceFS
基于 TiDB 实现提供 Serverlessdb 服务的 Serverlessdb for HTAP
优化 PG 在 TiDB 上的兼容性的 TiDB for PostgreSQL
TiDB 在大数据领域中的一站式解决方案 TiBigData
将 TiKV 作为后端存储的 HugeGraph
将 TiDB 作为数据上游的 Doris Connector
特别感谢以下几位评审：明势资本执行经理徐之浩、Flomesh CTO & 联合创始人刘洋、TiDB Team Tech Leader 王聪、PingCAP 研发主管张建、TiKV Maintainer 李建俊
让我们一起来看看项目的毕业成果吧～
JuiceFS：
JuiceFS 是一个云原生的 POSIX 分布式文件系统，结合 TiKV 作为数据元引擎，JuiceFS 可以提供百亿级文件规模和 EB 级的数据存储能力，在大规模下依然保持延时稳定。在元数据操作性能测试中，TiKV 引擎的平均耗时约为 Redis 的 2~4 倍，略优于本地 MySQL。目前主要功能都已开发完毕并于 V0.16 版本发布，且通过了 pjdfstest 测试。已有用户在测试以及生产环境中使用。JuiceFS 未来将把 TiKV 作为大规模生产环境的首推元数据引擎，在保证兼容的情况下，积极引进 TiKV 的新特性。
ServerlessDB for HTAP
项目最终目标是要把云数据库服务变成黑盒子，让应用开发者只需要专注于业务如何转化成 SQL，用户再也不用操心数据量、业务负载、SQL 类型是 AP 还是 TP 等这些和业务不相关的事情。开发内容
业务负载模块：
业务负载模块评估当前提供服务的资源与当前业务负载是否匹配，建立业务负载模型，用于决策扩缩容。
Serverless 模块：
Serverless 模块会实时检查所有计算节点的 CPU 使用率，以及底层存储容量，触发计算/存储资源的扩缩容。
数据库中间件：
中间件用于解耦用户连接和后台数据库服务节点，这样即使用户使用连接池，扩容后，中间件也能把流量均衡打到所有的新增节点中。
规则系统：
通过规则系统，可以固定特定时间范围内的资源分配。通过规则设置，流量增长前，把资源提前分配好
serverless 服务编排模块：
过服务编排模块，实现 TiDB 集群的创建、释放及动态调整 TiDB 组件的扩缩；实现 k8s 本地盘管理，解决私有化部署无法提供云盘的问题；
开发 admission-webhook 实现 TiDB 组件缩容时，预先删除中间件注册表记录，实现用户无感知的缩容。
后续研发计划：
计划增加 Hint 以及规则模块，更精准的区分 TP/AP，评估能够降低一半以上中间件的CPU使用率
提供更丰富的负载均衡算法，如基于 SQL 运行时成本
中间件增加业务流量管控，如果业务负载增长太快点，超出 serverless 能够处理的增长速度， 会导致后台服务不稳定。通过流量管控，能够很好的处理业务流量暴涨。
本项目也获得了 Hacking Camp 优秀毕业生和最佳应用奖～看来评审都被项目的愿景和开发实力打动了，欢迎大家来围观试用～
项目地址：https://github.com/tidb-incubator/Serverlessdb-for-HTAP
TiDB for PostgreSQL
项目由神州数码发起，旨在提供 TiDB 对 PostgreSQL 的兼容性，同时保留了 TiDB 的高可用性、弹性和可扩展性。允许用户将现有的 PostgreSQL 客户端连接到 TiDB，并使用 PostgreSQL 特有的语法。目前完成开发：
Delete 语法改造
添加特定 PgSQL 语法 Returning 关键字
完成 Sysbench_tpcc PgSQL 协议下测试并与该版本下原生 TiDB 测试对比
完成 BenchMarkSQL PgSQ L协议下基准测试并与该版本下原生 TiDB 测试对比
Benchmark 测试结果对比：
未来计划支持系统库表结构，图形化客户端，以及抽象协议层，随时切换不同协议。欢迎大家一起来玩～项目地址：https://github.com/DigitalChinaOpenSource/TiDB-for-PostgreSQL
TiBigData
TiBigData 提供 TiDB 的各类 OLAP 计算引擎的 connector，目前已经实现包括 Flink，Presto 以及 MapReduce。在 Hacking Camp 中主要工作在 Flink 相关功能开发。我们在 Flink 实现了 Snapshot source 和 TiCDC streaming source，结合这两个 source，我们做到了 TiDB 的流批一体。
其次是数据互通，我们利用 TiKV 的跨数据中心部署以及 Flink connector 的 follower read 功能，实现了再离线数据真正互通。
最后是计算下推，我们在各类 connector 里都兼容了 TiKV 的下推算子，能够极大的提高数据扫描与计算效率。
TiBigData 核心功能增强：
TiDB java client 的通用能力增强，我们实现了 TiDB 的编码器，编码器的代码是从 TiSpark 内解耦出来的，能够适配其他的 OLAP 引擎，也能作为一个通用的工具，被其他有需要的社区伙伴引用。
实现了一些数据类型的转换工具，flink/presto 数据类型与 TiDB 的数据类型相互转换。
实现了 TiKV 的分布式客户端，从 API 的层面上更加适配分布式计算框架。
后续将继续开发 Change Log Write、TiDB x Preto/Trino、Flink State Backend in TiKV 等，感兴趣的同学可以加入社区一起玩～
项目地址：https://github.com/tidb-incubator/TiBigData
HugeGraph on TiKV
HugeGraph on TiKV 适用于需要大规模图数据库的场景，并且对读写性能要求较高、已具备 TiVK 存储运维团队的 需求场景尤为匹配。已实现功能：
支持单图实例
支持 Schema 的增删改查
支持 Loader 导入数据 支持顶点和边的增删改查
支持 kout、kneighbor 等 traversal 算法 支持 Gremlin 查询 支持索引查询（不完备）
效果展示：
导入数据【新余市新冠肺炎数据集】，通过 HugeGraph-Hubble 界面查看图谱效果:
性能测试结果：
导入速度（写）
按 id 查询（随机读）
后续计划：
功能完善
支持多图实例、truncate/clear 图数据、监控接口 metrics、TTL 等高级功能
性能优化
写入性能优化：提交模式、批大小调整等
查询性能优化：数据编码优化、分⻚优化等
项目地址：https://github.com/tidb-incubator/hugegraph-on-tikv
Doris Connector：
以 TiDB 为数据源，为 Doris 提供原生的连接器，打通 TP-AP 场景的数据流。适用于对 DML/DDL 的同步支持和过滤指定条件的数据。目前项目进度 70%。设计思路
Stream Load：TiDB 中设计独立服务，定时读取并解析 TiDB binlog 文件，并将数据行拼成 CSV 格式文件，通过 Stream Load 导入到 Doris 中。
Routine Load：借助 TiDB 的 Drainer 将 binlog 同步到 Kafka，Doris 中通过新增 TiDB Binlog数据格式来实现数据的同步
TiDB 原生协议同步：在 Doris 中实现 TiDB 副本同步协议，将 Doris 伪装成 TiDB 集群的一个节点。
后续规划：
项目将进行持续迭代，从用户真实场景出发，使数据处理链路更加无阻。项目后期会合并入 Doris 主干。项目地址：https://github.com/apache/incubator-doris
这一期 Hacking Camp 在六个精彩的项目答辩中落幕，但生态的维护是长期的，我们将持续为这些优秀的生态项目提供后续支持，保证项目持久的生命力。对项目感兴趣的同学也请关注后续推文，创始团队将从应用层面解读项目对整个 TiDB 生态的价值，更有专题 Meetup 策划中，敬请期待！
从 Ti 星球到宇宙苍穹，我们用 Hacking 连接更广泛的生态。2021 TiDB Hackathon 也即将开启，快来和我们一起探索数据库技术的奥秘！
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