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33、Hadoop 教程 - Hadoop调优之HDFS存储优化

分类：大数据框架 标签：Hadoop，源码分析，源码，集成，整合，最新，教程，笔记，实战

1. 纠删码

1.1. 纠删码原理

注：演示纠删码和异构存储需要一共5台虚拟机。尽量拿另外一套集群。提前准备5台服务器的集群。

HDFS默认情况下，一个文件有3个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了2倍的冗余开销。Hadoop3.x引入了纠删码，采用计算的方式，可以节省约50％左右的存储空间。

 

1）纠删码操作相关的命令

$hdfs ec
Usage: bin/hdfs ec [COMMAND]
[-listPolicies]
[-addPolicies -policyFile ]
[-getPolicy -path ]
[-removePolicy -policy ]
[-setPolicy -path [-policy ] [-replicate]]
[-unsetPolicy -path ]
[-listCodecs]
[-enablePolicy -policy ]
[-disablePolicy -policy ]
[-help ].

2）查看当前支持的纠删码策略

$hdfs ec -listPolicies

Erasure Coding Policies:

ErasureCodingPolicy=[Name=RS-10-4-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, numDataUnits=10, numParityUnits=4]], CellSize=1048576, Id=5], State=DISABLED

ErasureCodingPolicy=[Name=RS-3-2-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, numDataUnits=3, numParityUnits=2]], CellSize=1048576, Id=2], State=DISABLED

ErasureCodingPolicy=[Name=RS-6-3-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, numDataUnits=6, numParityUnits=3]], CellSize=1048576, Id=1], State=ENABLED

ErasureCodingPolicy=[Name=RS-LEGACY-6-3-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs-legacy, numDataUnits=6, numParityUnits=3]], CellSize=1048576, Id=3], State=DISABLED

ErasureCodingPolicy=[Name=XOR-2-1-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=xor, numDataUnits=2, numParityUnits=1]], CellSize=1048576, Id=4], State=DISABLED

3）纠删码策略解释

  • RS-3-2-1024k：使用RS编码，每3个数据单元，生成2个校验单元，共5个单元，也就是说：这5个单元中，只要有任意的3个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要总数=3），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=1024*1024=1048576。

 

  • RS-10-4-1024k：使用RS编码，每10个数据单元（cell），生成4个校验单元，共14个单元，也就是说：这14个单元中，只要有任意的10个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要总数=10），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=1024*1024=1048576。
  • RS-6-3-1024k：使用RS编码，每6个数据单元，生成3个校验单元，共9个单元，也就是说：这9个单元中，只要有任意的6个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要总数=6），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=1024*1024=1048576。
  • RS-LEGACY-6-3-1024k：策略和上面的RS-6-3-1024k一样，只是编码的算法用的是rs-legacy。
  • XOR-2-1-1024k：使用XOR编码（速度比RS编码快），每2个数据单元，生成1个校验单元，共3个单元，也就是说：这3个单元中，只要有任意的2个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要总数= 2），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=1024*1024=1048576。

1.2. 纠删码案例实操

 

纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件，都会执行此策略。默认只开启对RS-6-3-1024k策略的支持，如要使用别的策略需要提前启用。

1）需求：将/input目录设置为RS-3-2-1024k策略

2）具体步骤

1）开启对RS-3-2-1024k策略的支持

$ hdfs ec -enablePolicy  -policy RS-3-2-1024k

Erasure coding policy RS-3-2-1024k is enabled
  • 2）在HDFS创建目录，并设置RS-3-2-1024k策略
$ hdfs dfs -mkdir /input
$ hdfs ec -setPolicy -path /input -policy RS-3-2-1024k
  • 上传文件，并查看文件编码后的存储情况
hdfs dfs -put web.log /input

注：你所上传的文件需要大于2M才能看出效果。（低于2M，只有一个数据单元和两个校验单元）
  • 查看存储路径的数据单元和校验单元，并作破坏实验

2. 异构存储（冷热数据分离）

2.1. 什么是异构存储

异构存储主要解决，不同的数据，存储在不同类型的硬盘中，达到最佳性能的问题。

 

1）关于存储类型

  • RAM_DISK：（内存镜像文件系统）
  • SSD：（SSD固态硬盘）
  • DISK：（普通磁盘，在HDFS中，如果没有主动声明数据目录存储类型默认都是DISK）
  • ARCHIVE：（没有特指哪种存储介质，主要的指的是计算能力比较弱而存储密度比较高的存储介质，用来解决数据量的容量扩增的问题，一般用于归档）

2）关于存储策略

说明：从Lazy_Persist到Cold，分别代表了设备的访问速度从快到慢

策略ID 策略名称 副本分布 策略说明
15 Lazy_Persist RAM_DISK:1，DISK:n-1 一个副本保存在内存RAM_DISK中，其余副本保存在磁盘中。
12 All_SSD SSD:n 所有副本都保存在SSD中。
10 One_SSD SSD:1，DISK:n-1 一个副本保存在SSD中，其余副本保存在磁盘中。
7 Hot(default) DISK:n Hot：所有副本保存在磁盘中，这也是默认的存储策略。
5 Warm DSIK:1，ARCHIVE:n-1 一个副本保存在磁盘上，其余副本保存在归档存储上。
2 Cold ARCHIVE:n 所有副本都保存在归档存储上。

2.2. 异构存储Shell操作

1）查看当前有哪些存储策略可以用

hdfs storagepolicies -listPolicies

2）为指定路径（数据存储目录）设置指定的存储策略

hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path xxx -policy xxx

3）获取指定路径（数据存储目录或文件）的存储策略

hdfs storagepolicies -getStoragePolicy -path xxx

4）取消存储策略；执行改命令之后该目录或者文件，以其上级的目录为准，如果是根目录，那么就是HOT

hdfs storagepolicies -unsetStoragePolicy -path xxx

5）查看文件块的分布

bin/hdfs fsck xxx -files -blocks -locations

6）查看集群节点

hadoop dfsadmin -report

2.3. 测试环境准备

1）测试环境描述

服务器规模：5台
集群配置：副本数为2，创建好带有存储类型的目录（提前创建）
集群规划：

节点 存储类型分配
hadoop102 RAM_DISK，SSD
hadoop103 SSD，DISK
hadoop104 DISK，RAM_DISK
hadoop105 ARCHIVE
hadoop106 ARCHIVE

2）配置文件信息

  • a.为hadoop102节点的hdfs-site.xml添加如下信息
<property>
	<name>dfs.replication</name>
	<value>2</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.storage.policy.enabled</name>
	<value>true</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.datanode.data.dir</name> 
	<value>[SSD]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/ssd,[RAM_DISK]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/ram_disk</value>
</property>
  • b.为hadoop103节点的hdfs-site.xml添加如下信息
<property>
	<name>dfs.replication</name>
	<value>2</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.storage.policy.enabled</name>
	<value>true</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.datanode.data.dir</name>
	<value>[SSD]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/ssd,[DISK]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/disk</value>
</property>
  • c.为hadoop104节点的hdfs-site.xml添加如下信息
<property>
	<name>dfs.replication</name>
	<value>2</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.storage.policy.enabled</name>
	<value>true</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.datanode.data.dir</name>
	<value>[RAM_DISK]file:///opt/module/hdfsdata/ram_disk,[DISK]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/disk</value>
</property>
  • d.为hadoop105节点的hdfs-site.xml添加如下信息
<property>
	<name>dfs.replication</name>
	<value>2</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.storage.policy.enabled</name>
	<value>true</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.datanode.data.dir</name>
	<value>[ARCHIVE]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/archive</value>
</property>
  • e.为hadoop106节点的hdfs-site.xml添加如下信息
<property>
	<name>dfs.replication</name>
	<value>2</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.storage.policy.enabled</name>
	<value>true</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.datanode.data.dir</name>
	<value>[ARCHIVE]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/archive</value>
</property>

3）数据准备

  • 启动集群
$ hdfs namenode -format
$ myhadoop.sh start
  • 在HDFS上创建文件目录
hadoop fs -mkdir /hdfsdata
  • 将文件资料上传
hadoop fs -put /opt/module/hadoop-3.1.3/NOTICE.txt /hdfsdata

2.4. HOT存储策略案例

1）最开始我们未设置存储策略的情况下，我们获取该目录的存储策略

hdfs storagepolicies -getStoragePolicy -path /hdfsdata

2）我们查看上传的文件块分布

hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations

[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]]

未设置存储策略，所有文件块都存储在DISK下。所以，默认存储策略为HOT。

2.5. WARM存储策略测试

1）接下来我们为数据降温

hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy WARM

2）再次查看文件块分布，我们可以看到文件块依然放在原处。

 hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations

3）我们需要让他HDFS按照存储策略自行移动文件块

hdfs mover /hdfsdata

4）再次查看文件块分布，

hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations

[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.105:9866,DS-d46d08e1-80c6-4fca-b0a2-4a3dd7ec7459,ARCHIVE], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]]

文件块一半在DISK，一半在ARCHIVE，符合我们设置的WARM策略

2.6. COLD策略测试

1）我们继续将数据降温为cold

hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy COLD

注意：当我们将目录设置为COLD并且我们未配置ARCHIVE存储目录的情况下，不可以向该目录直接上传文件，会报出异常。

2）手动转移

hdfs mover /hdfsdata

3）检查文件块的分布

bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations

[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.105:9866,DS-d46d08e1-80c6-4fca-b0a2-4a3dd7ec7459,ARCHIVE], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.106:9866,DS-827b3f8b-84d7-47c6-8a14-0166096f919d,ARCHIVE]]

所有文件块都在ARCHIVE，符合COLD存储策略。

2.7. ONE_SSD策略测试

1）接下来我们将存储策略从默认的HOT更改为One_SSD

hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy One_SSD

2）手动转移文件块

 hdfs mover /hdfsdata

3）转移完成后，我们查看文件块分布

bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations

[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-2481a204-59dd-46c0-9f87-ec4647ad429a,SSD]]

文件块分布为一半在SSD，一半在DISK，符合One_SSD存储策略。

2.8. ALL_SSD策略测试

1）接下来，我们再将存储策略更改为All_SSD

hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy All_SSD

2）手动转移文件块

hdfs mover /hdfsdata

3）查看文件块分布，我们可以看到

bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations

[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.102:9866,DS-c997cfb4-16dc-4e69-a0c4-9411a1b0c1eb,SSD], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-2481a204-59dd-46c0-9f87-ec4647ad429a,SSD]]

所有的文件块都存储在SSD，符合All_SSD存储策略。

2.9. LAZY_PERSIST策略测试

1）继续改变策略，将存储策略改为lazy_persist

hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy lazy_persist

2）手动转移文件块

hdfs mover /hdfsdata

3）查看文件块分布

hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations

[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]]

这里我们发现所有的文件块都是存储在DISK，按照理论一个副本存储在RAM_DISK，其他副本存储在DISK中，这是因为，我们还需要配置“dfs.datanode.max.locked.memory”，“dfs.block.size”参数。

那么出现存储策略为LAZY_PERSIST时，文件块副本都存储在DISK上的原因有如下两点：

  • 当客户端所在的DataNode节点没有RAM_DISK时，则会写入客户端所在的DataNode节点的DISK磁盘，其余副本会写入其他节点的DISK磁盘。
  • 当客户端所在的DataNode有RAM_DISK，但“dfs.datanode.max.locked.memory”参数值未设置或者设置过小（小于“dfs.block.size”参数值）时，则会写入客户端所在的DataNode节点的DISK磁盘，其余副本会写入其他节点的DISK磁盘。

但是由于虚拟机的“max locked memory”为64KB，所以，如果参数配置过大，还会报出错误：

ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Exception in secureMain
java.lang.RuntimeException: Cannot start datanode because the configured max locked memory size (dfs.datanode.max.locked.memory) of 209715200 bytes is more than the datanode's available RLIMIT_MEMLOCK ulimit of 65536 bytes.

我们可以通过该命令查询此参数的内存

ulimit -a

max locked memory       (kbytes, -l) 64