HDFS優(yōu)化面臨新挑戰(zhàn),如何按照數(shù)據(jù)冷熱程度進行分層存儲

? ? ? ? 人們常常使用HDFS作為存儲服務(wù)的核心，大數(shù)據(jù)的實用性和發(fā)展對于企業(yè)來講都是很重要的。而在大數(shù)據(jù)發(fā)展之初，最主要的應(yīng)用場景仍然是離線批處理場景，對存儲的需求追求的是吞吐量，HDFS正是針對這樣的場景而設(shè)計的，而隨著技術(shù)不斷的發(fā)展，越來越多的場景會對存儲提出新的需求，HDFS也面臨著新的挑戰(zhàn)。主要包括幾個方面：

　　1、數(shù)據(jù)量問題

　　一方面隨著業(yè)務(wù)的增長和新的應(yīng)用接入，會給HDFS帶來更多的數(shù)據(jù)，另一方面隨著深度學(xué)習(xí)，人工智能等技術(shù)的發(fā)展，用戶通常希望能保存更長時間的數(shù)據(jù)，以提升深度學(xué)習(xí)的效果。數(shù)據(jù)量的快速增加會使集群不斷面臨擴容需求，從而導(dǎo)致存儲成本不斷增加。

　　2、小文件問題

　　眾所周知，HDFS的設(shè)計是針對離線批處理大文件的，處理小文件并非傳統(tǒng)HDFS擅長的場景。HDFS小文件問題的根源在于文件的元數(shù)據(jù)信息都是維護在單點Namenode的內(nèi)存中，單臺機器的內(nèi)存空間始終是有限的。據(jù)估算，單臺namenode集群能容納系統(tǒng)文件數(shù)量極限大約在1.5億左右。實際上，HDFS平臺通常作為底層存儲平臺服務(wù)于上層多種計算框架，多個業(yè)務(wù)場景，所以小文件問題從業(yè)務(wù)的角度也難以避免。目前也有方案例如HDFS-Federation解決Namenode單點擴展性問題，但同時也會帶來巨大的運維管理難度。

　　3、冷熱數(shù)據(jù)問題

　　隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長積累，數(shù)據(jù)也會呈現(xiàn)出訪問熱度不同的巨大差異。例如一個平臺會不斷地寫入最新的數(shù)據(jù)，但通常情況下最近寫入的數(shù)據(jù)訪問頻率會比很久之前的數(shù)據(jù)高很多。如果無論數(shù)據(jù)冷熱情況，都采用同樣的存儲策略，是對集群資源的一種浪費。如何根據(jù)數(shù)據(jù)冷熱程度對HDFS存儲系統(tǒng)進行優(yōu)化是一個亟待解決的問題。

????????? 現(xiàn)有HDFS優(yōu)化技術(shù)

　　從Hadoop誕生到今天也有超過10年的時間，在此期間HDFS技術(shù)本身也在不斷優(yōu)化演進。HDFS現(xiàn)有一些技術(shù)能夠一定程度上解決上述一些問題。這里簡要介紹一下HDFS異構(gòu)存儲和HDFS糾刪碼技術(shù)。

　　HDFS異構(gòu)存儲：

　　Hadoop從2.6.0版本開始支持異構(gòu)存儲功能。我們知道HDFS默認的存儲策略，對于每個數(shù)據(jù)塊，采用三個副本的存儲方式，保存在不同節(jié)點的磁盤上。異構(gòu)存儲的作用在于利用服務(wù)器不同類型的存儲介質(zhì)（包括HDD硬盤、SSD、內(nèi)存等）提供更多的存儲策略（例如三個副本一個保存在SSD介質(zhì)，剩下兩個仍然保存在HDD硬盤），從而使得HDFS的存儲能夠更靈活高效地應(yīng)對各種應(yīng)用場景。

　　HDFS中預(yù)定義支持的各種存儲包括：

　　ARCHIVE：高存儲密度但耗電較少的存儲介質(zhì)，例如磁帶，通常用來存儲冷數(shù)據(jù)

　　DISK：磁盤介質(zhì)，這是HDFS最早支持的存儲介質(zhì)

　　SSD：固態(tài)硬盤，是一種新型存儲介質(zhì)，目前被不少互聯(lián)網(wǎng)公司使用

　　RAM_DISK ：數(shù)據(jù)被寫入內(nèi)存中，同時會往該存儲介質(zhì)中再（異步）寫一份

　　HDFS中支持的存儲策略包括：

　　Lazy_persist：一個副本保存在內(nèi)存RAM_DISK中，其余副本保存在磁盤中

　　ALL_SSD：所有副本都保存在SSD中

　　One_SSD：一個副本保存在SSD中，其余副本保存在磁盤中

　　Hot：所有副本保存在磁盤中，這也是默認的存儲策略

　　Warm：一個副本保存在磁盤上，其余副本保存在歸檔存儲上

　　Cold：所有副本都保存在歸檔存儲上

　　總體上HDFS異構(gòu)存儲的價值在于，根據(jù)數(shù)據(jù)熱度采用不同策略從而提升集群整體資源使用效率。對于頻繁訪問的數(shù)據(jù)，將其全部或部分保存在更高訪問性能的存儲介質(zhì)（內(nèi)存或SSD）上，提升其讀寫性能;對于幾乎不會訪問的數(shù)據(jù)，保存在歸檔存儲介質(zhì)上，降低其存儲成本。但是HDFS異構(gòu)存儲的配置需要用戶對目錄指定相應(yīng)的策略，即用戶需要預(yù)先知道每個目錄下的文件的訪問熱度，在實際大數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用中，這是比較困難的一點。

　　HDFS糾刪碼：

　　傳統(tǒng)HDFS數(shù)據(jù)采用三副本機制保證數(shù)據(jù)的可靠性，即每存儲1TB數(shù)據(jù)，實際在集群各節(jié)點上占用的數(shù)據(jù)達到3TB，額外開銷為200%。這給節(jié)點磁盤存儲和網(wǎng)絡(luò)傳輸帶來了很大的壓力。

　　在Hadoop3.0開始引入支持HDFS文件塊級別的糾刪碼，底層采用Reed-Solomon（k，m）算法。RS是一種常用的糾刪碼算法，通過矩陣運算，可以為k位數(shù)據(jù)生成m位校驗位，根據(jù)k和m的取值不同，可以實現(xiàn)不同程度的容錯能力，是一種比較靈活的糾刪碼算法。

　　常見的算法為RS（3，2）、RS（6，3）、RS（10，4），k個文件塊和m個校驗塊構(gòu)成一個組，這個組內(nèi)可以容忍任意m個數(shù)據(jù)塊的丟失。

　　HDFS糾刪碼技術(shù)能夠降低數(shù)據(jù)存儲的冗余度，以RS（3，2）為例，其數(shù)據(jù)冗余度為67%，相比Hadoop默認的200%大為減少。但是糾刪碼技術(shù)存儲數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)恢復(fù)都需要消耗cpu進行計算，實際上是一種以時間換空間的選擇，因此比較適用的場景是對冷數(shù)據(jù)的存儲。冷數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)往往一次寫入之后長時間沒有訪問，這種情況下可以通過糾刪碼技術(shù)減少副本數(shù)。

　　大數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化：SSM

　　前面介紹的無論HDFS異構(gòu)存儲還是糾刪碼技術(shù)，前提都是需要用戶對特定的數(shù)據(jù)指定存儲的行為，就是說用戶需要知道哪些數(shù)據(jù)是熱點數(shù)據(jù)，哪些是冷數(shù)據(jù)。那有沒有一種方法可以自動對存儲進行優(yōu)化呢？

　　答案是有的，這里介紹的SSM（Smart Storage Management）系統(tǒng)，它從底層存儲（通常是HDFS）中獲取元數(shù)據(jù)信息，并通過數(shù)據(jù)讀寫訪問信息分析獲取數(shù)據(jù)熱度情況，針對不同熱度的數(shù)據(jù)，按照預(yù)先制定的一系列規(guī)則，采用相應(yīng)的存儲優(yōu)化策略，從而提升整個存儲系統(tǒng)的效率。SSM是一個由Intel主導(dǎo)的開源的項目，中國移動也參與其中的研發(fā)，項目可以在Github中獲取到：https://github.com/Intel-bigdata/SSM 。

　　SSM定位是一個存儲外圍優(yōu)化的系統(tǒng)，整體上采用Server-Agent-Client的架構(gòu)，其中Server負責SSM整體邏輯的實現(xiàn)，Agent用于對存儲集群執(zhí)行各種操作，Client是提供給用戶的數(shù)據(jù)訪問接口，通常其中包含了原生HDFS的接口。

　　SSM-Server的主要框架如上圖所示，從上到下，StatesManager與HDFS集群進行交互，用于獲取HDFS元數(shù)據(jù)信息，并維護每個文件的訪問熱度信息。StatesManager中的信息會持久化到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。在SSM中采用TiDB作為底層存儲的數(shù)據(jù)庫。RuleManager維護和管理規(guī)則相關(guān)信息，用戶通過前臺界面為SSM定義一系列存儲規(guī)則，RuleManger負責規(guī)則的解析和執(zhí)行。CacheManager/StorageManager根據(jù)熱度和規(guī)則，生成具體的action任務(wù)。ActionExecutor 負責具體的action任務(wù)，把任務(wù)分配給Agent，并在Agent節(jié)點執(zhí)行。

　　SSM-Server內(nèi)部邏輯實現(xiàn)依賴于規(guī)則的定義，需要管理員通過前臺web頁面為SSM系統(tǒng)制定一系列規(guī)則。一條規(guī)則包括幾部分組成：

　　操作對象，通常是指符合特定條件的文件。

　　觸發(fā)器，指規(guī)則觸發(fā)的時間點，例如每天定時觸發(fā)。

　　執(zhí)行條件，定義一系列基于熱度的條件，例如文件在一段時間訪問次數(shù)計數(shù)要求。

　　執(zhí)行操作，對符合執(zhí)行條件的數(shù)據(jù)進行相關(guān)操作，通常是指定其存儲策略等。

　　一個實際的規(guī)則示例：

　　file.path matchs ”/foo/*”： accessCount（10min） 》= 3 | one-ssd

　　這條規(guī)則表示對于在/foo目錄下的文件，滿足10分鐘內(nèi)被訪問次數(shù)不低于三次，則對其采用One-SSD的存儲策略，即數(shù)據(jù)一個副本保存在SSD上，剩余2個副本保存在普通磁盤上。

　　SSM應(yīng)用場景

　　SSM能夠針對數(shù)據(jù)的冷熱程度，采用不同存儲策略進行優(yōu)化，以下是一些典型的應(yīng)用場景：

　　最典型的場景就是針對冷數(shù)據(jù)，如上圖所示，定義相關(guān)規(guī)則，將較長時間為沒有訪問的數(shù)據(jù)采用更低成本的存儲。例如原先的數(shù)據(jù)塊，從SSD存儲退化到HDD存儲。

　　與此類似，對于熱點的數(shù)據(jù)，同樣可以根據(jù)不同的規(guī)則，對其采用更快速的存儲策略，如上圖所示，短時間內(nèi)訪問此處較多的熱點數(shù)據(jù)，會從HDD存儲上升至SSD存儲，更熱點的數(shù)據(jù)會采用內(nèi)存存儲的策略。

　　針對冷數(shù)據(jù)的場景，SSM也可以采用糾刪碼的優(yōu)化，通過定義相應(yīng)規(guī)則，對于訪問次數(shù)很少的冷數(shù)據(jù)，對其執(zhí)行erasure code操作，降低數(shù)據(jù)副本冗余。

　　另外值得一提的是SSM針對小文件也有相應(yīng)優(yōu)化手段，這個功能仍然處于開發(fā)過程中。大體邏輯是SSM會對HDFS上一系列小文件執(zhí)行合并成大文件的操作，同時，在SSM的元數(shù)據(jù)中記錄下原始小文件和合并后大文件的映射關(guān)系以及每個小文件在大文件中的偏移量。當用戶需要訪問小文件時，通過SSM特定的客戶端（SmartClient），根據(jù)SSM元數(shù)據(jù)中的小文件映射信息，從合并后的文件中獲取到原始小文件。