關于Alluxio的文章讓潭主把注意力轉移到了大數(shù)據(jù)上。

文中提及Cloudera作為Hadoop生態(tài)最后的種子選手，為什么沒有鼓搗出Alluxio這樣的東西？

沒想到在學習Cloudera的過程中無意間發(fā)現(xiàn)了Ozone，解答了潭主之前的疑問。

技術體系繁雜，存在著很多“平行宇宙”。今天，潭主跟大家分享最近學習的一個數(shù)據(jù)湖存儲技術，Ozone。

Ozone是哪路神

Ozone是Apache軟件基金會下的一個項目，其定位是：一個用戶大數(shù)據(jù)分析和云原生應用、具有高擴展性、強一致性的分布式Key-Value對象存儲。

看過潭主文章的讀者自然對Alluxio有所了解，在使用功能上，Ozone跟Alluxio類似，也兼容支持S3和HDFS的API。

因為上述特性，Ozone可以“透明”地支持現(xiàn)有Hadoop生態(tài)中如Spark和Hive等上層計算框架，無需修改應用代碼。

套路是一樣的，把自己“模仿”成高手的樣子。當然，簡單模仿肯定不行，還要有屬于自己的“創(chuàng)新”。

潭主的“窮人”思維

傳統(tǒng)保險行業(yè)受限于業(yè)務模式，存在很多的數(shù)據(jù)“孤島”，每個島的容量也有限。

不過，這幾年非結構化業(yè)務數(shù)據(jù)增長迅猛，之前引入的HCP對象存儲已經是上十億的量級。

雖然之前也上線了一些大數(shù)據(jù)項目，但據(jù)潭主所知，Hadoop集群的規(guī)模其實并不大，以至于寫此文之前，潭主受限于自身經驗對Hadoop其實并無痛感。

即便是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，十多年前可能也無法預料數(shù)據(jù)膨脹得如此之快，以至于Hadoop很快就變得力不從心。

互聯(lián)網(wǎng)的“富人”思維

這兩年，數(shù)據(jù)湖這個詞很火。

大家對于數(shù)據(jù)湖的理解也不盡相同，有人認為Hadoop是數(shù)據(jù)湖，而有人認為S3也是數(shù)據(jù)湖。

換個角度，從線上公有云的視角看，S3是主流存儲，而到了線下的私有云，Hadoop似乎更有優(yōu)勢一些，這種情況無形中對于混合云的一統(tǒng)江湖形成了存儲上的障礙。

因此，面向未來的數(shù)據(jù)湖技術應該是向上兼容多種主流計算框架，平滑支撐多種應用場景，向下對接不同的存儲引擎，實現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問接口的標準化。

從最近了解的技術發(fā)展趨勢看，這種承上啟下、統(tǒng)一標準的存儲技術將成為下一代數(shù)據(jù)湖的顯著特征。

況且對于互聯(lián)網(wǎng)，HDFS系統(tǒng)的確在集群擴展性、支持應用標準上的確存在一些局限性。

為了解決HDFS存在的問題，開源社區(qū)這些年也沒閑著，嘗試了不少解決方案。 

HDFS的“聯(lián)邦”時代

最初Hadoop集群只允許有一個命名空間（Namespace），且只能被一個NameNode管理。

雖然可以通過添加底層DataNode節(jié)點實現(xiàn)集群橫向擴展，增加存儲空間，但由于所有的Block元數(shù)據(jù)都駐留在NameNode內存中，在集群規(guī)模增大時，NameNode很容易成為瓶頸，直接限制了HDFS的文件、目錄和數(shù)據(jù)塊的數(shù)量。

Hadoop 社區(qū)為了解決 HDFS 橫向擴展的問題，做了兩個聯(lián)邦方案（如上圖）：

·       NNF（NameNode Federation）

·       RBF（Router Based Federation）

早期的NNF方案中，集群引入了多個NameNode，分別管理不同的Namespace和對應的BlockPool，多個NameNode可以共享Hadoop集群中的DataNode。

雖然解決了Namespace的擴展問題，但需要對HDFS的Client進行“靜態(tài)”配置掛載，還要結合ViewFS才能實現(xiàn)統(tǒng)一入口。

而在RBF的聯(lián)邦方案中，嘗試把“掛載表”從Client中抽離出來形成了Router，雖然Hadoop集群是獨立的，但同時又增加了一個“State Store”組件，架構變得更復雜。

局部改進的“聯(lián)邦”方案對于面向未來的大數(shù)據(jù)存儲而言，治標不治本。

青出于藍而勝于藍

有時候，最好的優(yōu)化就是另起爐灶。

畢竟Hadoop技術已經很多年了，當下的軟硬件環(huán)境已與當初大不相同，系統(tǒng)重構也在情理之中。

與其等別人來革HDFS的命，不如自我革命。目前看，Ozone的確給用戶提供了一個新選擇。

就好像CDH和HDP最終融合成了CDP一樣，HDFS和S3也可以融合成Ozone。

總之，Ozone站在Hadoop這個巨人的肩膀上，設計之初就是為了替換掉HDFS，青出于藍而勝于藍。

潭主家的“存儲一哥”

早年間接觸過Ceph，也搞過HCP（Hitachi Content Platform）對象存儲，這些經驗對潭主理解Ozone大有裨益。

特意查了一下自家的HCP，發(fā)現(xiàn)影像文件已經20多億個了，存儲容量也小2PB。不過查詢過程中明顯感覺到元數(shù)據(jù)響應緩慢，估計快該擴容了。

言歸正傳，再來說說Ozone的核心概念：

·       Volume：通常表示用戶、業(yè)務，與HCP中的租戶（Tenant）對應

·       Bucket：通常表示業(yè)務、應用，與HCP中的命名空間（Namespace）對應

·       Key：對應的就是實際的Object

Ozone的存儲路徑為/Volume/Bucket/Key，一個業(yè)務可以對應一個或多個Volume，每個Volume可以包含多個Bucket，在訪問方式上Ozone實現(xiàn)了ofs和o3fs的適配和協(xié)議封裝。

值得注意的是，HCP里面有文件夾的概念，就是說對象文件有層次結構，但Ozone在設計上是扁平的，目錄是一個“偽目錄”概念，是文件名的一部分，統(tǒng)一作為Key而存在。 

Ozone的體系架構

介紹完了概念，再看看Ozone的體系架構（如上圖）：

·       OM（Ozone Manager）：通過RocksDB的K-V方式管理Namespace，Raft協(xié)議保持高可用，Shardig實現(xiàn)水平擴展

·       SCM（Storage Container Manager）：用于Ozone集群管理，負責分配Block，跟蹤SC復制狀態(tài)

·       DataNode：負責向SCM匯報SC狀態(tài)

·       SC（Storage Container）：Ozone的實際存儲單元

·       Recon Server：用于監(jiān)控Ozone集群

Ozone做了架構優(yōu)化，上層實現(xiàn)職能分離，OM負責管理Namespace，SCM負責管理Storage Containers。

下層實現(xiàn)了一個叫Hadoop Distributed Data Store（HDDS）的高可用、塊存儲層。

Ozone中的一個DataNode包括多個Storage Container，每個SC的容量（默認5GB，可配置）遠大于Hadoop中Block容量（默認128MB），這種設計使得每個DN發(fā)送給SCM的Container-Report系統(tǒng)壓力要遠遠小于傳統(tǒng)Hadoop集群的Block-Report。

Storage Container作為Ozone的基礎存儲和復制單元，類似于一個“超級塊”，通過其內置RocksDB（key記錄BlockID，Value記錄object的文件名、偏移量和長度），實現(xiàn)對小文件的塊管理。 

Ozone，新一代的“融合”數(shù)據(jù)湖存儲

在網(wǎng)上看到之前某互聯(lián)網(wǎng)大廠專家的分享，現(xiàn)網(wǎng)同時在使用HDFS和Ceph。

HDFS主要用于大數(shù)據(jù)分析場景，但機器學習場景中受限于大量小文件而使用Ceph。

不過，在介紹Ozone的Roadmap時說未來會在存儲層引入Ozone。

開源世界，風起云涌，前腳剛看過Alluxio，覺得眼前一亮，這會兒再看Ozone，更是金光閃閃。

Ozone既是Hadoop的優(yōu)化升級版，又能“分層”解決海量小文件的對象存儲，再加上對云原生CSI的支持，讓其成為了新一代“融合”存儲。

Ozone這股新勢力著實讓潭主不敢小覷，希望未來能有機會做些實踐。

存儲圈，數(shù)據(jù)不息，折騰不止！