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“HashData 云原生架构”是 HashData 原创的系列文章。在第一篇《对象存储与 HashData 多云策略》的文章中提到：HashData 数据仓库应用对象存储作为数据长久层，通过奇妙地在对象存储 Bucket 与数据库表空间建设映射关系，同一个 HashData 集群可拜访（读写）不同对象存储系统的数据，原生反对多云数据拜访。本文为系列解读第二篇，次要介绍 HashData 的多集群共享对立存储架构（Multi-cluster, Shared-data Architecture），重点分享——保留在对象存储上的同一份数据（同一张表的数据）如何被不同计算集群拜访。
HashData 数据仓库
HashData 数据仓库由三局部组成: 元数据集群、计算集群和分布式共享存储，别离对应治理、计算和存储性能，每一层可独立扩容。
以一个简化的架构图（演示环境中的部署拓扑图）为例：部署拓扑图蕴含两个计算集群，一个集群由 4 个计算节点组成，另一个由 8 个计算节点组成。两个计算集群共享下层的元数据集群和底层的对象存储集群，与传统 MPP 数据库 Shared-Nothing 比照，这种架构被称为 Shared-Everything。
工作原理
上面通过三个典型的操作流程解析 HashData 多集群共享对立存储架构的工作原理:
- 数据库连贯：用户基于数据库来连贯信息——通过 PSQL、JDBC 等客户端程序连贯计算集群（轻易一个计算集群）主节点；主节点承受客户端连贯后，拜访元数据集群，对客户端进行一系列身份 / 权限认证；当通过认证后，fork 出特定的主过程（QD 过程）负责该数据库连贯接下来的查询处理。从用户体验的角度看，整体实现流程与开源的 Greenplum Database 利用形式完全相同。
- SQL 执行: 用户通过客户端将查问 SQL 语句提交给主节点的 QD 过程，QD 过程负责解析接管到的 SQL 语句，生成查问打算。在这一过程中，如本地未缓存所需的元数据，QD 过程会申请元数据集群获取并在本地缓存一份。查问打算生成后，QD 过程会连贯到计算节点，启动执行过程（QE 过程），并把查问打算散发到各个 QE 过程。QE 过程随即开始执行被调配的子打算。在执行过程中，如果发现须要用到的元数据本地未缓存，将再次拜访元数据集群，获取并缓存一份在本地。
对于一个新启动的计算集群（冷启动），每个计算节点本地没有任何数据，数据块保留在对象存储上。因而，当计算集群第一次拜访某张表时，须要间接拜访对象存储获取须要的数据块，并在本地缓存一份。无论是元数据还是数据拜访，均为按需进行——仅当查问须要时，才在元数据集群 / 对象存储中拉取后缓存本地。 - 数据加载: 为了对新插入的数据提供 ACID 的数据库个性，采取了 write-through 策略：即不通过缓存的形式写到对象存储，而后更新元数据，提交数据库事务。
演示
1. 在小集群创立 test 表，插入 100 万条记录：
2. 切换到大集群：
3. 把小集群的执行工夫关上：
4. 把大集群的执行工夫关上：
5. 通过大集群向表插入 100 万条记录：
6. 切换到小集群：
小结
这篇文章中，咱们介绍了 HashData 数据仓库多集群共享对立存储的架构。首先，这个架构不仅能够平安、轻松地实现不同集群之间的数据共享，同时防止了数据复制与数据挪动的提早和复杂性；其次，咱们能够通过横向减少集群数量的形式，晋升数据并发拜访度；再次，因为反对多集群之间的数据强一致性，消费者集群始终能够查看最新的数据，即使数据在生产者集群上不断更新；最初，企业可能平安治理与内部的合作以及跨组织共享数据。
