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摘要： 滚动降级作为大集群数据底座的必备能力，可能完满解决了传统大数据平台操作繁琐、业务停机、降级老本低等问题，实现一个架构的继续演进，业务无中断。
本文分享自华为云社区《华为云 FusionInsight MRS 如何实现千余节点滚动降级无业务中断降级》，原文作者：沙漏。
华为开发者大会 2021（Cloud）大会期间，由华为技术专家天团打造的《名师大讲堂》系列专题演讲，围绕云原生、大数据、人工智能等话题，探讨技术创新带来的价值，分享翻新实际。其中，华为云 FusionInsight 解决方案架构师许田立，分享了“千级节点的大数据集群如何无业务中断降级”主题。
华为云 FusionInsight 解决方案架构师许田立演讲照片
数据量激增，可继续倒退的数据底座尤为重要
随着 5G、IoT 技术的飞速发展，数据已成为重要的策略资源。据预测将来 4 年数据量将激增 4 倍 +，达 180ZB，到 35 年呈 50 倍增长。同时，数据作为继土地、资本、技术、劳动力的第 5 种生产因素，已是数字经济倒退的重要因素。但相干考察结果显示，企业经营中仅 56% 的数据被存储，仅 32% 的数据被利用。为应答呈指数级增长的数据资产，开掘海量数据价值，政企客户采纳大规模数据底座的需要越来越迫切。
家喻户晓，企业晚期业务较小，各业务从数据集成到数据利用，零碎自建，烟囱林立，随同业务飞速发展，数据不对立、数据交融剖析难、开发保护老本低等问题日益凸显，烟囱式的数据体系演进达到瓶颈。
为冲破以上瓶颈，开掘数据价值，驱动业务增长，传统烟囱式数据体系向对立数据湖架构演进，实现统一的数据清洁，做到同名同义，对立数据规范；通过一套技术架构缩小保护老本；采纳乐高积木式的指标体系，晋升开发效率；拉通数据实现跨域交融剖析，带来更多的业务翻新。
立足于久远，大集群的数据湖架构不仅需满足当下，更应具备可继续演进的能力。
从技术角度来看，大数据开源、凋谢技术仍在蓬勃发展，以前，驾驭大数据“三驾马车”可转遍大数据的池塘，现如今，大数据技术已倒退成一片陆地，社区已具备 100+ 开源我的项目，大数据技术创新进入深水区。当初大数据不仅限于 Hadoop 生态，已是多种支流数据处理技术的汇合，在不同场景有着丰盛的组件进行撑持。华为云大数据技术与世界同步，踊跃拥抱开源，吸取寰球顶尖大数据实践经验。
从业务角度来看，大数据平台承载了海量数据各业务剖析场景，其中更波及多个要害业务，如运营商的对内支出稽核、对外广告精准投放，金融畛域的反欺诈、精准营销等场景，服务连续性要求高，7*24 小时不中断；如何让大数据平台软件放弃最新保本，实现最优的平台参数，达到最快的问题解决速度？这些都对平台运维部门提出了极高的要求。
为了放弃业务的连续性和技术引领，一个超大规模、高效率、可继续倒退的数据底座显得尤为重要，而不中断业务的滚动降级能力则成为其中的必备能力。
滚动降级实现架构平滑演进，业务无中断
华为云 FusionInsight MRS 云原生数据湖提供超大规模集群，反对单集群 2 万 + 节点规模，并可联邦有限扩容，同时，从 500+ 节点集群的标配开始，华为云 FusionInsight MRS 云原生数据湖已提供滚动降级能力，截止目前降级成功率为 100%。
当然，滚动降级的胜利并不是欲速不达的，在其降级过程中也将面临如下挑战：
- 无处不在的兼容性：HDFS 作为一个分布式架构组件，波及的跨过程的接口泛滥，在中间状态，波及到新老版本交互的场景泛滥，每一种组合都存在兼容性问题；
- 可靠性： 集群规模达到肯定数量后，集群降级历时需数天，降级过程中须要应答各种突发事件，例如硬件的磁盘故障、网络拥塞等各种异样场景，面临这些挑战须要确保降级进度不受影响；
- 业务无中断： 大数据平台承载企业多场景利用，降级过程中，要害业务不容许中断。
为了保障大集群降级过程的平滑，华为云 FusionInsight MRS 云原生数据湖团队提供了降级治理可视化服务工具，能够端到端分步骤的实现滚动降级，实现降级过程中的可视化管制和治理，并应答上述挑战，次要做了如下解决：
- 在接口中减少版本号，新版本客户端带上版本号标识；服务端提供两种 RPC 实现入口，在入口处进行音讯格局不兼容的预处理，解决接口兼容性问题；面对社区大版本变更导致的不兼容问题，通过多版本并存的形式，解决滚动降级对业务的影响；
- 为疾速解决降级过程中呈现的硬件故障，提供了故障节点隔离能力，在故障产生时，能够跳过该节点的降级动作，使得故障解决和降级能够有序进行；
- 为升高在降级过程中对要害工作 SLA 的影响，提供了滚动降级暂停的能力，要害作业或者作业顶峰时段，无论是同一批次内还是多批次间，都可暂停降级动作，保障要害工作安稳执行。
滚动降级不仅是一个降级动作，更是一个系统工程，华为云 FusionInsight MRS 云原生数据湖从兼容性、可靠性、工具自动化、保障团队等多方面动手，重视细节，通过滚动降级助力政企客户平台架构平滑演进。
工商银行实现首个金融行业 1000+ 大集群滚动降级胜利
工行大数据平台的 Hadoop 批量集群已超过 1000 节点，日均解决作业 10 万 +，数据存储数十 PB，承载了全行重点批量作业，其中包含反欺诈、精准营销等多个重要业务场景，服务连续性需要较高。而大数据技术迭代快，传统降级形式需断电、重启等操作，降级操作简单，影响现网业务运行，且大集群降级耗时长，突发故障易中断降级动作。
大数据技术疾速倒退，为满足业务变动倒退需要，工行采纳了华为云 FusionInsight MRS 滚动降级计划，借助于大数据外围组件的高可用机制，MRS 依照依赖档次，多层次并行，在不影响集群整体业务的状况下，一次降级 / 重启大量节点，根据组件和实例的依赖关系，主动编排降级批次。降级过程中，隔离故障节点，待降级实现后，再进行故障解决。循环滚动，直至集群所有节点降级到新版本。
通过华为云 FusionInsight 滚动降级能力，实现大集群分批次滚动降级，业务 0 中断；故障节点隔离性能确保降级动作的稳固运行，实现 7 *24 小时不间断服务；1000+ 精细化运维指标及可视化操作简化运维，实现一个架构继续演进。
结语
滚动降级作为大集群数据底座的必备能力，完满解决了传统大数据平台操作繁琐、业务停机、降级老本低等问题，实现一个架构的继续演进，业务无中断。同时，华为云 FusionInsight MRS 云原生数据湖还将继续翻新，做大数字世界黑土地，携手 800+ISV 为客户提供继续演进的湖仓一体解决方案，能够在一个架构上实现离线数据湖、实时数据湖、逻辑数据湖，在千行百业构筑“一企一湖，一城一湖”。
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