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新技术层出不穷,HDFS依然是存储的王者

新技术层出不穷,HDFS依然是存储的王者

我们知道,Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS(Google 文件系统),而Hadoop的第一个产品是HDFS,可以说分布式文件存储是分布式计算的基础,也可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪,那么数据就是食材,而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。

厨师来来往往,食材进进出出,各种菜肴层出不穷,而不变的则是那口大锅。大数据也是如此,这些年来,各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新,让人眼花缭乱,但是大数据存储的王者依然是HDFS。

为什么HDFS的地位如此稳固呢?在整个大数据体系里面,最宝贵、最难以代替的资产就是数据,大数据所有的一切都要围绕数据展开。HDFS作为最早的大数据存储系统,存储着宝贵的数据资产,各种新的算法、框架要想得到人们的广泛使用,必须支持HDFS才能获取已经存储在里面的数据。所以大数据技术越发展,新技术越多,HDFS得到的支持越多,我们越离不开HDFS。HDFS也许不是最好的大数据存储技术,但依然最重要的大数据存储技术

那我们就从HDFS的原理说起,今天我们来聊聊HDFS是如何实现大数据高速、可靠的存储和访问的。

Hadoop分布式文件系统HDFS的设计目标是管理数以千计的服务器、数以万计的磁盘,将这么大规模的服务器计算资源当作一个单一的存储系统进行管理,对应用程序提供数以PB计的存储容量,让应用程序像使用普通文件系统一样存储大规模的文件数据。

如何设计这样一个分布式文件系统?其实思路很简单。

我们先复习一下专栏上一期,我讲了RAID磁盘阵列存储,RAID将数据分片后在多块磁盘上并发进行读写访问,从而提高了存储容量、加快了访问速度,并通过数据的冗余校验提高了数据的可靠性,即使某块磁盘损坏也不会丢失数据。将RAID的设计理念扩大到整个分布式服务器集群,就产生了分布式文件系统,Hadoop分布式文件系统的核心原理就是如此。

和RAID在多个磁盘上进行文件存储及并行读写的思路一样,HDFS是在一个大规模分布式服务器集群上,对数据分片后进行并行读写及冗余存储。因为HDFS可以部署在一个比较大的服务器集群上,集群中所有服务器的磁盘都可供HDFS使用,所以整个HDFS的存储空间可以达到PB级容量。

上图是HDFS的架构图,从图中你可以看到HDFS的关键组件有两个,一个是DataNode,一个是NameNode。

DataNode负责文件数据的存储和读写操作,HDFS将文件数据分割成若干数据块(Block),每个DataNode存储一部分数据块,这样文件就分布存储在整个HDFS服务器集群中。应用程序客户端(Client)可以并行对这些数据块进行访问,从而使得HDFS可以在服务器集群规模上实现数据并行访问,极大地提高了访问速度。

在实践中,HDFS集群的DataNode服务器会有很多台,一般在几百台到几千台这样的规模,每台服务器配有数块磁盘,整个集群的存储容量大概在几PB到数百PB。

NameNode负责整个分布式文件系统的元数据(MetaData)管理,也就是文件路径名、数据块的ID以及存储位置等信息,相当于操作系统中文件分配表(FAT)的角色。HDFS为了保证数据的高可用,会将一个数据块复制为多份(缺省情况为3份),并将多份相同的数据块存储在不同的服务器上,甚至不同的机架上。这样当有磁盘损坏,或者某个DataNode服务器宕机,甚至某个交换机宕机,导致其存储的数据块不能访问的时候,客户端会查找其备份的数据块进行访问。

下面这张图是数据块多份复制存储的示意,图中对于文件/users/sameerp/data/part-0,其复制备份数设置为2,存储的BlockID分别为1、3。Block1的两个备份存储在DataNode0和DataNode2两个服务器上,Block3的两个备份存储DataNode4和DataNode6两个服务器上,上述任何一台服务器宕机后,每个数据块都至少还有一个备份存在,不会影响对文件/users/sameerp/data/part-0的访问。

和RAID一样,数据分成若干数据块后存储到不同服务器上,可以实现数据大容量存储,并且不同分片的数据可以并行进行读/写操作,进而实现数据的高速访问。你可以看到,HDFS的大容量存储和高速访问相对比较容易实现,但是HDFS是如何保证存储的高可用性呢?

我们尝试从不同层面来讨论一下HDFS的高可用设计。

1.数据存储故障容错

磁盘介质在存储过程中受环境或者老化影响,其存储的数据可能会出现错乱。HDFS的应对措施是,对于存储在DataNode上的数据块,计算并存储校验和(CheckSum)。在读取数据的时候,重新计算读取出来的数据的校验和,如果校验不正确就抛出异常,应用程序捕获异常后就到其他DataNode上读取备份数据。

2.磁盘故障容错

如果DataNode监测到本机的某块磁盘损坏,就将该块磁盘上存储的所有BlockID报告给NameNode,NameNode检查这些数据块还在哪些DataNode上有备份,通知相应的DataNode服务器将对应的数据块复制到其他服务器上,以保证数据块的备份数满足要求。

3.DataNode故障容错

DataNode会通过心跳和NameNode保持通信,如果DataNode超时未发送心跳,NameNode就会认为这个DataNode已经宕机失效,立即查找这个DataNode上存储的数据块有哪些,以及这些数据块还存储在哪些服务器上,随后通知这些服务器再复制一份数据块到其他服务器上,保证HDFS存储的数据块备份数符合用户设置的数目,即使再出现服务器宕机,也不会丢失数据。

4.NameNode故障容错

NameNode是整个HDFS的核心,记录着HDFS文件分配表信息,所有的文件路径和数据块存储信息都保存在NameNode,如果NameNode故障,整个HDFS系统集群都无法使用;如果NameNode上记录的数据丢失,整个集群所有DataNode存储的数据也就没用了。

所以,NameNode高可用容错能力非常重要。NameNode采用主从热备的方式提供高可用服务,请看下图。

集群部署两台NameNode服务器,一台作为主服务器提供服务,一台作为从服务器进行热备,两台服务器通过ZooKeeper选举,主要是通过争夺znode锁资源,决定谁是主服务器。而DataNode则会向两个NameNode同时发送心跳数据,但是只有主NameNode才能向DataNode返回控制信息。

正常运行期间,主从NameNode之间通过一个共享存储系统shared edits来同步文件系统的元数据信息。当主NameNode服务器宕机,从NameNode会通过ZooKeeper升级成为主服务器,并保证HDFS集群的元数据信息,也就是文件分配表信息完整一致。

对于一个软件系统而言,性能差一点,用户也许可以接受;使用体验差,也许也能忍受。但是如果可用性差,经常出故障导致不可用,那就比较麻烦了;如果出现重要数据丢失,那开发工程师绝对是摊上大事了。

而分布式系统可能出故障地方又非常多,内存、CPU、主板、磁盘会损坏,服务器会宕机,网络会中断,机房会停电,所有这些都可能会引起软件系统的不可用,甚至数据永久丢失。

所以在设计分布式系统的时候,软件工程师一定要绷紧可用性这根弦,思考在各种可能的故障情况下,如何保证整个软件系统依然是可用的。

根据我的经验,一般说来,常用的保证系统可用性的策略有冗余备份、失效转移和降级限流。虽然这3种策略你可能早已耳熟能详,但还是有一些容易被忽略的地方。

比如冗余备份,任何程序、任何数据,都至少要有一个备份,也就是说程序至少要部署到两台服务器,数据至少要备份到另一台服务器上。此外,稍有规模的互联网企业都会建设多个数据中心,数据中心之间互相进行备份,用户请求可能会被分发到任何一个数据中心,即所谓的异地多活,在遭遇地域性的重大故障和自然灾害的时候,依然保证应用的高可用。

当要访问的程序或者数据无法访问时,需要将访问请求转移到备份的程序或者数据所在的服务器上,这也就是失效转移。失效转移你应该注意的是失效的鉴定,像NameNode这样主从服务器管理同一份数据的场景,如果从服务器错误地以为主服务器宕机而接管集群管理,会出现主从服务器一起对DataNode发送指令,进而导致集群混乱,也就是所谓的“脑裂”。这也是这类场景选举主服务器时,引入ZooKeeper的原因。ZooKeeper的工作原理,我将会在后面专门分析。

当大量的用户请求或者数据处理请求到达的时候,由于计算资源有限,可能无法处理如此大量的请求,进而导致资源耗尽,系统崩溃。这种情况下,可以拒绝部分请求,即进行限流;也可以关闭部分功能,降低资源消耗,即进行降级。限流是互联网应用的常备功能,因为超出负载能力的访问流量在何时会突然到来,你根本无法预料,所以必须提前做好准备,当遇到突发高峰流量时,就可以立即启动限流。而降级通常是为可预知的场景准备的,比如电商的“双十一”促销,为了保障促销活动期间应用的核心功能能够正常运行,比如下单功能,可以对系统进行降级处理,关闭部分非重要功能,比如商品评价功能。

小结

我们小结一下,看看HDFS是如何通过大规模分布式服务器集群实现数据的大容量、高速、可靠存储、访问的。

1.文件数据以数据块的方式进行切分,数据块可以存储在集群任意DataNode服务器上,所以HDFS存储的文件可以非常大,一个文件理论上可以占据整个HDFS服务器集群上的所有磁盘,实现了大容量存储。

2.HDFS一般的访问模式是通过MapReduce程序在计算时读取,MapReduce对输入数据进行分片读取,通常一个分片就是一个数据块,每个数据块分配一个计算进程,这样就可以同时启动很多进程对一个HDFS文件的多个数据块进行并发访问,从而实现数据的高速访问。关于MapReduce的具体处理过程,我们会在专栏后面详细讨论。

3.DataNode存储的数据块会进行复制,使每个数据块在集群里有多个备份,保证了数据的可靠性,并通过一系列的故障容错手段实现HDFS系统中主要组件的高可用,进而保证数据和整个系统的高可用。

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