为什么要构建数据湖

大数据时代早期，Apache HDFS 是构建具有海量存储能力数据仓库的首选方案。随着云计算、大数据、AI 等技术的发展，所有云厂商都在不断完善自家的对象存储，来更好地适配 Apache Hadoop/Spark 大数据以及各种 AI 生态。由于对象存储有海量、安全、低成本、高可靠、易集成等优势，各种 IoT 设备、网站数据都把各种形式的原始文件存储在对象存储上，利用对象存储增强和拓展大数据 AI 也成为了业界共识，Apache Hadoop 社区也推出了原生的对象存储“Ozone”。从 HDFS 到对象存储，从数据仓库到数据湖，把所有的数据都放在一个统一的存储中，也可以更加高效地进行分析和处理。

对于云上的客户来说，如何构建自己的数据湖，早期的技术选型非常重要，随着数据量的不断增加，后续进行架构升级和数据迁移的成本也会增加。在云上使用 HDFS 构建大规模存储系统，已经暴露出来不少问题。HDFS 是 Hadoop 原生的存储系统，经过 10 年来的发展，HDFS 已经成为大数据生态的存储标准，但我们也看到 HDFS 虽然不断优化，但是 NameNode 单点瓶颈，JVM 瓶颈仍然影响着集群的扩展，从 1 PB到 100+ PB，需要不断的进行调优、集群拆分来，HDFS 可以支持到 EB 级别，但是投入很高的运维成本，来解决慢启动，心跳风暴，节点扩容、节点迁移，数据平衡等问题。

云原生的大数据存储方案，基于阿里云 OSS 构建数据湖是最合适的选择。OSS 是阿里云上的对象存储服务，有着高性能、无限容量、高安全、高可用、低成本等优势，JindoFS 针对大数据生态对 OSS 进行了适配，缓存加速，甚至提供专门的文件元数据服务，满足上云客户的各种分析计算需求。因此在阿里云上，JindoFS + OSS 成为客户采取数据湖架构迁移上云的最佳实践。

JindoFS 介绍

Jindo 是阿里云基于 Apache Spark / Apache Hadoop 在云上定制的分布式计算和存储引擎。Jindo 原是阿里云 开源大数据团队的内部研发代号，取自筋斗(云)的谐音，Jindo 在开源基础上做了大量优化和扩展，深度集成和连接了众多阿里云基础服务。

JindoFS 是阿里云针对云上存储自研的大数据缓存加速服务，JindoFS 的设计理念是云原生：弹性、高效、稳定和低成本。JindoFS 完全兼容 Hadoop 文件系统接口，给客户带来更加灵活、高效的数据湖加速方案，完全兼容阿里云 EMR 中所有的计算服务和引擎：Spark、Flink、Hive、MapReduce、Presto、Impala 等。JindoFS 有两种使用模式，块存储模式(BLOCK)和缓存模式(CACHE)。下面我们介绍下如何在 EMR 中配置和使用 JindoFS 以及不同模式对应的场景。

JindoFS 架构

JindoFS 主要包含两个服务组件：元数据服务(NamespaceService) 和存储服务 (StorageService)：

• NamespaceService 主要负责元数据管理以及管理 StorageService。
• StorageService 主要负责管理节点的本地数据和 OSS 上的缓存数据。

下图是 JindoFS 架构图：元数据服务 NamespaceService 部署在独立的节点，对于生产环境推荐部署三台(Raft)来实现服务高可用；存储服务 StorageService 部署在集群的计算节点，管理节点上的闲置存储资源(本地盘/SSD/内存等)，为JindoFS 提供分布式缓存能力。

JindoFS 元数据服务

JindoFS 的元数据服务叫 JindoNamespaceService，内部基于 K-V 结构存储元数据，相对于传统的内存结构有着操作高效，易管理，易恢复等优势。

• 高效元数据操作。JindoFS NamespaceService 基于内存 + 磁盘管理和存储元数据，但是性能上比使用内存的 HDFS NameNode 还要好，一方面是 JindoFS 使用 C++ 开发，没有 GC 等问题，响应更快；另一方面是由于 Namespace Service 内部有更好的设计，比如文件元数据上更细粒度的锁，更高效的数据块副本管理机制。
• 秒级启动。有大规模 HDFS 集群维护经验的同学比较清楚，当 HDFS 元数据存储量过亿以后，NameNode 启动初始化要先加载 Fsimage ，再合并 edit log，然后等待全部 DataNode 上报 Block，这一系列流程完成要花费一个小时甚至更长的时间， 由于 NameNode 是双机高可用(Active/Standby)，如果 standby 节点重启时 active 节点出现异常 ，或两台 NameNode 节点同时出现故障，HDFS 将出现停服一小时以上的损失。JindoFS 的元数据服务基于 Raft 实现高可用，支持 2N+1 的部署方式，允许同时挂掉 N 台；元数据服务 (NamespaceService) 在元数据内部存储上进行了设计和优化，进程启动后即可提供服务，可以做到了快速响应。由于 NamespaceService 近实时写入 OTS 的特点，元数据节点更换，甚至集群整体迁移也非常容易。
• 低资源消耗。HDFS NameNode 采用内存形式来存储文件元数据。在一定规模下，这种做法性能上是比较不错的，但是这样的做法也使 HDFS 元数据的规模受限于节点的内存，经过推算，1亿文件 HDFS 文件大约需要分配 60 GB Java Heap 给 NameNode，所以一台 256 GB的机器最多可以管理 4 亿左右的元数据，同时还需要不断调优 JVM GC。JindoFS 的元数据采用 Rocksdb 存储元数据，可以轻松支持到 10 亿规模，对于节点的内存需求也非常小，资源开销不到 NameNode 的十分之一。

JindoFS 缓存服务

JindoFS 的数据缓存服务叫 JindoStorageService，本地 StorageService 主要提供高性能缓存加速，所以运维上可以基于这样的设定大大简化。

• 弹性运维。HDFS 使用 DataNode 在存储节点上来管理节点存储，全部数据块都存储在节点的磁盘上，依靠 DataNode 定期检查和心跳把存储状态上报给 NameNode，NameNode 通过汇总和计算，动态地保证文件的数据块达到设定的副本数(一般 3 副本)。对于大规模集群(节点 1000+)，经常需要进行集群节点扩容，节点迁移，节点下线，节点数据平衡这样的操作，大量的数据块的副本计算增加了 NameNode 负载，同时，节点相关操作要等待 NameNode 内部的副本调度完成才能进行，通常一个存储节点的下线需要小时级别的等待才能完成。JindoFS 使用 StorageService 来管理节点上的存储，由于 JindoFS 保证了数据在 OSS 上有一副本，所以本地的副本主要用来进行缓存加速。对于节点迁移、节点下线等场景，JindoFS 无需复杂副本计算，通过快速的“标记”即可完成下线。
• 高性能存储。StorageService 采用 C++ 语言开发，在对接最新高性能存储硬件上也有着天然优势。StorageService 的存储后端不仅可以同时对接SSD、本磁盘、OSS 满足 Hadoop/Spark 大数据框架各种海量、高性能的存储访问需求，可以对接内存、AEP 这样的高性能设备满足 AI/机器学习的低延时、高吞吐的存储使用需求。

JindoFS 适用场景

JindoFS 的元数据存储在 Master 节点的 NamespaceService (高可用部署)上，性能和体验上对标 HDFS；Core节点的 StorageService 将一份数据块存储在 OSS 上，本地数据块可以随着节点资源进行快速的弹性伸缩。多集群之间也可以相互打通。

为了支持数据湖多种使用场景，一套 JindoFS 部署同时提供两种 OSS 使用方式，存储模式(Block)和缓存模式(Cache)。

• 缓存模式。对于已经存在于 OSS 上的数据，可以使用缓存模式访问，正如“缓存”本身的含义，通过缓存的方式，在本地集群基于 JindoFS 的存储能力构建了一个分布式缓存服务，把远端数据缓存在本地集群，使远端数据“本地化”。使用上也沿用原来的路径访问，如 oss://bucket1/file1 ，这种模式全量的文件都在 OSS 上面，可以做到集群级别的弹性使用。
• 存储模式。存储模式(Block)适用于高性能数据处理场景，元数据存储在 NamespaceService (支持高可用部署)上，性能和体验上对标 HDFS；StorageService 将一份数据块存储在 OSS 上，本地数据块可以随着节点资源可以进行快速的弹性伸缩。基于 JindoFS Block 模式这样的特性，可以用作构建高性能数仓的核心存储，多个计算集群可以访问 JindoFS 主集群的数据。

JindoFS 方案优势

基于JindoFS + OSS 来构建数据湖相比于其他数据湖方案同时具有性能和成本优势。

• 性能上，JindoFS 针对一些常用的场景和 Benchmark 进行了对比测试，如 DFSIO、NNbench、TPCDS、Spark、Presto 等，通过测试我们可以看到性能上，Block模式完全领先于 HDFS，Cache模式完全领先于 Hadoop 社区的 OSS SDK 实现，由于篇幅的原因，后续我们会发布详细的测试报告。
• 成本上。成本是也是用户上云的重要考量，JindoFS 的成本优势主要体现在运维成本和存储成本两方面。运维成本指的是集群日常维护，节点上下线、迁移等。如前面分析，当 HDFS 集群增长到一定规模时，比如 10PB+，除了对 HDFS 进行专家级别调优外，还需要业务上的拆分规划，避免达到 HDFS 元数据上的瓶颈。同时，随着集群数据不断增长，一些节点和磁盘也会出现故障，需要进行节点下线和数据平衡，也给大集群的运维带来一定的复杂度。JindoFS 可以使用 OSS + OTS 的存储模式，OSS 上保留原始文件和数据块备份，对节点和磁盘出现的问题可以更好兼容；元数据(NamespaceService)采用 C++ 开发加上工程打磨，相比 NameNode + JVM 在容量上和性能上也更有优势。

下面我们重点来看存储成本。存储成本指的是存放数据后产生的存储费用，使用 OSS 是按量付费的，相比基于本地盘创建的 HDFS 集群有更好的成本优势，下面来计算和对比一下二者成本：

基于 HDFS + 本地盘方案构建大数据存储：

由于本地盘机型为整体价格，需要如下进行换算，预估存储成本如下：

考虑到实际使用 HDFS 会有3副本以及一定的预留空间，我们以 HDFS 3 副本、 80% 使用率进行成本计算：

基于 JindoFS 加速方案构建数据湖：

     OSS 数据存储(标准型单价)=  0.12元/GB/每月

我们可以看到使用 JindoFS 加速方案构建数据湖，要节省 25% 的存储成本。同时 OSS 是按量计费，即计算存储分离，当计算和存储比例存在差异时，比如存储资源高速增长，计算资源增加较小时，成本优势会更加明显。

对 OSS 数据进行缓存加速，需要额外使用计算节点上部分磁盘空间，带来一定成本。这部分成本，一般取决于热数据或者要缓存数据的大小，跟要存储的数据总量关系不大。增加这部分成本，可以换取计算效率的提升和计算资源的节省，整体效果可以根据实际场景进行评估。

JindoFS 生态

数据湖是开放的，需要对接各种计算引擎。目前 JindoFS 已经明确支持 Spark、Flink、Hive、MapReduce、Presto 和 Impala 组件。同时，JindoFS 为了支持更好地使用数据湖，还提供 JindoTable 对结构化数据进行优化和查询加速；提供 JindoDistCp 来支持 HDFS 离线数据网 OSS 迁移；支持 JindoFuse 方便数据湖上加速机器学习训练。

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