HDFS 3．x 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)新特性－糾刪碼

HDFS是一個(gè)高吞吐、高容錯(cuò)的分布式文件系統(tǒng)，但是HDFS在保證高容錯(cuò)的同時(shí)也帶來了高昂的存儲(chǔ)成本，比如有5T的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS上，按照HDFS的默認(rèn)3副本機(jī)制，將會(huì)占用15T的存儲(chǔ)空間。那么有沒有一種能達(dá)到和副本機(jī)制相同的容錯(cuò)能力但是能大幅度降低存儲(chǔ)成本的機(jī)制呢，有，就是在HDFS 3．x 版本引入的糾刪碼機(jī)制。

1． EC介紹

Erasure Coding  簡稱 EC，中文名：糾刪碼

EC（糾刪碼）是一種編碼技術(shù)，在 HDFS 之前，這種編碼技術(shù)在廉價(jià)磁盤冗余陣列（RAID）中應(yīng)用最廣泛，RAID 通過條帶化技術(shù)實(shí)現(xiàn) EC，條帶化技術(shù)就是一種自動(dòng)將 I／O 的負(fù)載均衡到多個(gè)物理磁盤上的技術(shù)，原理就是將一塊連續(xù)的數(shù)據(jù)分成很多小部分并把他們分別存儲(chǔ)到不同磁盤上去，這就能使多個(gè)進(jìn)程同時(shí)訪問數(shù)據(jù)的多個(gè)不同部分而不會(huì)造成磁盤沖突（當(dāng)多個(gè)進(jìn)程同時(shí)訪問一個(gè)磁盤時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)磁盤沖突），而且在需要對這種數(shù)據(jù)進(jìn)行順序訪問的時(shí)候可以獲得最大程度上的 I／O 并行能力，從而獲得非常好的性能。

在HDFS中，把連續(xù)的數(shù)據(jù)分成很多的小部分稱為條帶化單元，對于原始數(shù)據(jù)單元的每個(gè)條帶單元，都會(huì)計(jì)算并存儲(chǔ)一定數(shù)量的奇偶檢驗(yàn)單元，計(jì)算的過程稱為編碼，可以通過基于剩余數(shù)據(jù)和奇偶校驗(yàn)單元的解碼計(jì)算來恢復(fù)任何條帶化單元上的錯(cuò)誤。

2． HDFS數(shù)據(jù)冗余存儲(chǔ)策略

HDFS的存儲(chǔ)策略是副本機(jī)制，這種存儲(chǔ)方式使得數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性得到提高，但同時(shí)也帶來了額外的開銷，HDFS默認(rèn)的3副本方案在存儲(chǔ)空間和其他資源（如網(wǎng)絡(luò)帶寬）上有200％的額外開銷，但是對于I／O活動(dòng)相對較低的數(shù)據(jù)，在正常期間很少訪問其他塊副本，但是仍然消耗與第一個(gè)副本相同的資源量。

因此，HDFS 3．x 版本一個(gè)重大改進(jìn)就是使用糾刪碼（EC）代替副本機(jī)制，糾刪碼技術(shù)提供了與副本機(jī)制相同的容錯(cuò)能力，而存儲(chǔ)空間卻少得多。在典型的糾刪碼（EC）設(shè)置中，存儲(chǔ)開銷不超過50％。

3． EC算法實(shí)現(xiàn)原理

EC的實(shí)現(xiàn)算法有很多種，較為常見的一種算法是Reed－Solomon（RS），它有兩個(gè)參數(shù)，記為RS（k，m），k 表示數(shù)據(jù)塊，m 表示校驗(yàn)塊，有多少個(gè)校驗(yàn)塊就最多可容忍多少個(gè)塊（包括數(shù)據(jù)塊和校驗(yàn)塊）丟失，具體原理通過如下例子解釋：

我們使用RS（3，2），表示使用 3 個(gè)原始數(shù)據(jù)塊，2 個(gè)校驗(yàn)塊。

例：由RS（3，2） 可求出它的生成矩陣 GT，和 7、8、9 三個(gè)原始數(shù)據(jù)塊 Data，通過矩陣乘法，計(jì)算出來兩個(gè)校驗(yàn)數(shù)據(jù)塊 50、122。這時(shí)原始數(shù)據(jù)加上校驗(yàn)數(shù)據(jù)，一共五個(gè)數(shù)據(jù)塊：7、8、9、50、122，可以任意丟兩個(gè)，然后通過算法進(jìn)行恢復(fù)，矩陣乘法如下圖所示：

矩陣乘法

GT 是生成矩陣，RS（k，m） 的生成矩陣就是 m 行 k 列的矩陣；

Data 代表原始數(shù)據(jù)，7，8，9代表原始數(shù)據(jù)塊；

Parity 代表校驗(yàn)數(shù)據(jù)，50，122代表校驗(yàn)數(shù)據(jù)塊。

所以3個(gè)原始數(shù)據(jù)塊，如果使用2個(gè)校驗(yàn)塊，EC編碼總共占用5個(gè)數(shù)據(jù)塊的磁盤空間，與2副本機(jī)制占用6個(gè)數(shù)據(jù)塊的磁盤空間容錯(cuò)能力相當(dāng)。

4． EC的應(yīng)用場景

將EC技術(shù)集成進(jìn)HDFS可以提高存儲(chǔ)效率，同時(shí)仍提供與傳統(tǒng)的基于副本的HDFS部署類似的數(shù)據(jù)持久性。例如，一個(gè)具有6個(gè)塊的3副本文件將消耗 6 ＊ 3 ＝ 18 個(gè)磁盤空間。但是，使用EC（6個(gè)數(shù)據(jù)，3個(gè)校驗(yàn)）部署時(shí)，它將僅消耗9個(gè)磁盤空間塊。

但是EC在編碼過程及數(shù)據(jù)重建期間會(huì)大量的使用CPU資源，并且數(shù)據(jù)大部分是執(zhí)行遠(yuǎn)程讀取，所以還會(huì)有大量的網(wǎng)絡(luò)開銷。

所以，對于CPU資源緊張且存儲(chǔ)成本較低的情況下，可以采用副本機(jī)制存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，對于CPU資源有剩余且存儲(chǔ)成本較高的情況下，可以采用EC機(jī)制存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

5． EC在HDFS的架構(gòu)

HDFS 是直接使用 Online EC（以EC格式寫入數(shù)據(jù)），避免了轉(zhuǎn)換階段并節(jié)省了存儲(chǔ)空間。Online EC 還通過并行利用多個(gè)磁盤主軸來增強(qiáng)順序I／O性能。在具有高端網(wǎng)絡(luò)的群集中，這尤其理想。其次，它自然地將一個(gè)小文件分發(fā)到多個(gè)DataNode，而無需將多個(gè)文件捆綁到一個(gè)編碼組中。這極大地簡化了文件操作，例如刪除，磁盤配額以及namespaces之間的遷移。

在一般HDFS集群中，小文件可占總存儲(chǔ)消耗的3／4以上，為了更好的支持小文件，HDFS目前支持條形布局（Striping Layout）的EC方案，而HDFS連續(xù)布局（Contiguous Layout）方案正在開發(fā)中。

條形布局：

條形布局

優(yōu)點(diǎn)：

客戶端緩存數(shù)據(jù)較少；無論文件大小都適用。

缺點(diǎn)：

會(huì)影響一些位置敏感任務(wù)的性能，因?yàn)樵�先在一個(gè)節(jié)點(diǎn)上的塊被分散到了多個(gè)不同的節(jié)點(diǎn)上；和多副本存儲(chǔ)策略轉(zhuǎn)換比較麻煩。連續(xù)布局：

連續(xù)布局

優(yōu)點(diǎn)：

容易實(shí)現(xiàn)；方便和多副本存儲(chǔ)策略進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

缺點(diǎn)：

需要客戶端緩存足夠的數(shù)據(jù)塊；不適合存儲(chǔ)小文件。

傳統(tǒng)模式下 HDFS 中文件的基本構(gòu)成單位是block，而EC模式下文件的基本構(gòu)成單位是block group。以RS（3，2）為例，每個(gè)block group包含3個(gè)數(shù)據(jù)塊，2個(gè)校驗(yàn)塊。

HDFS對于引入EC模式所做的主要擴(kuò)展如下：

NameNode：HDFS文件在邏輯上由block group組成，每個(gè)block group包含一定數(shù)量的內(nèi)部塊，為了減少這些內(nèi)部塊對NameNode內(nèi)存消耗，HDFS引入了新的分層塊命名協(xié)議�？梢詮钠淙魏蝺�(nèi)部塊的ID推斷出block group的ID。這允許在塊組而不是塊的級(jí)別進(jìn)行管理。

Client：客戶端讀取和寫入路徑得到了增強(qiáng)，可以并行處理block group中的多個(gè)內(nèi)部塊。

DataNode：DataNode運(yùn)行額外ErasureCodingWorker（ECWorker）任務(wù)，用于對失敗的糾刪編碼塊進(jìn)行后臺(tái)恢復(fù)。NameNode檢測到失敗的EC塊， 會(huì)選擇一個(gè)DataNode進(jìn)行恢復(fù)工作。此過程類似于失敗時(shí)如何重新恢復(fù)副本的塊。重建執(zhí)行三個(gè)關(guān)鍵的任務(wù)節(jié)點(diǎn)：

從源節(jié)點(diǎn)讀取數(shù)據(jù)：使用專用線程池從源節(jié)點(diǎn)并行讀取輸入數(shù)據(jù)�；�于EC策略，對所有源目標(biāo)的發(fā)起讀取請求，并僅讀取最少數(shù)量的輸入塊進(jìn)行重建。解碼數(shù)據(jù)并生成輸出數(shù)據(jù)：從輸入數(shù)據(jù)解碼新數(shù)據(jù)和奇偶校驗(yàn)塊。所有丟失的數(shù)據(jù)和奇偶校驗(yàn)塊一起解碼。將生成的數(shù)據(jù)塊傳輸?shù)侥繕?biāo)節(jié)點(diǎn)：解碼完成后，恢復(fù)的塊將傳輸?shù)侥繕?biāo)DataNodes。

糾刪碼策略：為了適應(yīng)異構(gòu)的工作負(fù)載，HDFS群集中的文件和目錄允許具有不同的復(fù)制和糾刪碼策略。糾刪碼策略封裝了如何對文件進(jìn)行編碼／解碼。每個(gè)策略由以下信息定義：

EC模式：這包括EC組（例如6 ＋ 3）中的數(shù)據(jù)和奇偶校驗(yàn)塊的數(shù)量，以及編解碼器算法（例如Reed－Solomon，XOR）。條帶化單元的大小。這確定了條帶讀取和寫入的粒度，包括緩沖區(qū)大小和編碼工作。

我們可以通過XML文件定義自己的EC策略，該文件必須包含以下三個(gè)部分：

layoutversion：這表示EC策略XML文件格式的版本。schemas：這包括所有用戶定義的EC模式。policies：這包括所有用戶定義的EC策略，每個(gè)策略均由schema id和條帶化單元的大�。╟ellsize）組成。

Hadoop conf目錄中有一個(gè)配置EC策略的XML示例文件，配置時(shí)可以參考該文件，文件名稱為user＿ec＿policies．xml．template。

6． 集群的硬件配置

糾刪碼對群集在CPU和網(wǎng)絡(luò)方面有一定的要求：

編碼和解碼工作會(huì)消耗HDFS客戶端和DataNode上的額外CPU。

糾刪碼文件也分布在整個(gè)機(jī)架上，以實(shí)現(xiàn)機(jī)架容錯(cuò)。這意味著在讀寫條帶化文件時(shí)，大多數(shù)操作都是在機(jī)架上進(jìn)行的。因此，網(wǎng)絡(luò)二等分帶寬非常重要。

對于機(jī)架容錯(cuò)，擁有至少與配置的EC條帶寬度一樣多的機(jī)架也很重要。對于EC策略RS（6，3），這意味著最少要有9個(gè)機(jī)架，理想情況下是10或11個(gè)機(jī)架，以處理計(jì)劃內(nèi)和計(jì)劃外的中斷。對于機(jī)架少于條帶寬度的群集，HDFS無法保持機(jī)架容錯(cuò)，但仍會(huì)嘗試在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間分布條帶化文件以保留節(jié)點(diǎn)級(jí)容錯(cuò)。

7． 最后

在HDFS默認(rèn)情況下，所有的EC策略是被禁止的，我們可以根據(jù)群集的大小和所需的容錯(cuò)屬性，通過hdfs ec ［－enablePolicy －policy］命令啟用EC策略。

例如，對于具有9個(gè)機(jī)架的群集，像RS－10－4－1024k這樣的策略將不會(huì)保留機(jī)架級(jí)的容錯(cuò)能力，而RS－6－3－1024k或RS－3－2－1024k可能更合適。

RS－10－4－1024k 表示有10個(gè)數(shù)據(jù)塊，4個(gè)校驗(yàn)塊。

在副本機(jī)制下，我們可以設(shè)置副本因子，指定副本的數(shù)量，但是在EC策略下，指定副本因子是沒有意義的，因?yàn)樗�始終為1，無法通過相關(guān)命令進(jìn)行更改。