量身打造Hadoop HDFS高性能客户端，构筑数据湖理想底座

随着全球数据呈爆发式增长，基于海量数据的挖掘和分析，为用户带来了巨大的商业价值。源于开源平台的Apache Hadoop，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集，成为大数据时代最受欢迎的技术之一。图片来源网络01性能瓶颈HDFS分布式文件系统作为Hadoop的三大组件之一，是分布式计算中数据存储管理的基础。但是在HDFS传统架构下，Hadoop扩展性受到了一定限制，容易出现性能瓶颈等问题。图片来源：Hadoop官方文档例如，由于HDFS中每个文件、目录和数据块的元数据信息（大约150字节）必须存储在NameNode的内存中，这也就意味着对于一个拥有大量文件的超大集群来说，内存将成为限制系统横向扩展的瓶颈。同时，作为一个可扩展的文件系统，单个集群中支持数千个节点。在单个命名空间中DataNode可以扩展的很好，但是NameNode并不能在单个命名空间进行横向扩展。通常情况下，HDFS集群的性能瓶颈出现在单个NameNode上。虽然，在Hadoop 2.x发行版中引入了联邦HDFS功能，允许系统通过添加多个NameNode来实现扩展。但是，系统管理员需要维护多个NameNodes和负载均衡服务，这又无形中增加了管理成本。此外，大数据平台建设和应用中还亟待解决以下问题：

• 在传统的Apache Hadoop集群系统中，计算和存储资源紧密耦合。当存储空间或计算资源不足时，只能同时对两者进行扩容，不仅扩容不方便，且经济效率较低；

• Hadoop的数据备份方案昂贵，且难以实现；

• 不同部门、平台各自建大数据系统，数据不共享，导致大数据计算平台碎片化，逐渐形成大数据烟囱。

02XSKY HDFS Client
为了解决上述问题，业界一般采用对象存储来作为Hadoop的后端存储，解决上面HDFS的各种问题，构建数据湖解决方案。Hadoop社区也开发了S3A连接器，用来对接标准的S3对象存储。但是，标准的S3A连接器的性能一般比HDFS要差很多，而且不支持追加写，因此只能支持部分对性能不高的业务，或者作为Hadoop分层存储使用。为此，XSKY开发了基于对象存储XEOS的专用Hadoop HDFS高性能客户端XSKY HDFS Client。 XSKY HDFS Client和S3A架构对比
通过XSKY HDFS Client，Hadoop应用可以访问存储在XEOS中的所有数据，这就避免了传统的Hadoop应用在进行数据分析前，还要将数据由业务存储移动到分析存储HDFS中。XSKY HDFS Client为Hadoop应用提供了标准的 Hadoop 文件系统操作接口。在每个计算节点上，Hadoop应用都将使用XSKY HDFS Client (JAR) 执行 Hadoop文件系统的操作，XSKY HDFS Client屏蔽了Hadoop应用与XEOS集群交互的复杂性。相比于原生Hadoop S3A对接对象存储的方式，XSKY HDFS Client可以直接访问存储集群的OSD，IO路径更短；同时，XSKY HDFS Client具有追加写的功能，可以匹配Hadoop文件系统对追加写的需求。XSKY内部对在业界最广泛应用的Hadoop商业发行版本之一Cloudera CDH的TestDFSIO测试中显示，部署了XSKY HDFS Client的 XEOS集群写性能超过采用Remote HDFS系统的94%，读性能超过77%（两种测试硬件配置一样，节点数都是8节点，其中存储和Datanode都是3节点）。WordCount测试中，性能瓶颈主要在CDH计算集群的CPU使用率，两组测试环境计算集群的CPU均达到了100%。HDFS对1TB数据进行WordCount计算的时间消耗为46分22秒，而XEOS的时间消耗为47分20秒，相差不大。HBase写测试中，HDFS对30,000,000条数据进行写入时间消耗为2分23秒，而XEOS的时间消耗为2分55秒，与HDFS比相差30秒左右。但是从HBase统计的IOPS来看，HDFS和XEOS相差不大。
HBase读测试，HDFS对30,000,000条数据进行读取时间消耗为47秒，而XEOS的时间消耗为46秒，几乎没有差别。但是从HBase统计的IOPS来看， XEOS明显高于HDFS。03客户收益

• 计算存储分离部署，按需扩容，大幅降低TCO；

• 更加优化的性能，以及企业级存储特性；

• 适用于大数据平台的容灾备份；

• 同时支持生产业务、Hadoop、MPP、AI等计算业务，解决数据孤岛问题；

• 一套存储系统，承载多个异构平台的数据整合，加速数据流动；

• NFS、HDFS、S3三种协议互通，三种协议来源的数据都可以统一进行in-place分析，分析结果可以通过S3实时发布。

XSKY目前已经实现块、文件、对象、HDFS支持，为企业用户构建了真正统一的数据存储平台，可实现用户从核心生产到海量数据分析的最大化数据整合，助力构筑企业数据湖理想底座！

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