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关于云计算:一面数据-Hadoop-迁移云上架构设计与实践

jiezi

背景

一面数据创建于 2014 年，是一家当先的数据智能解决方案提供商，通过解读来自电商平台和社交媒体渠道的海量数据，提供实时、全面的数据洞察。长期服务寰球快消巨头（宝洁、联合利华、玛氏等），取得行业宽泛认可。公司与阿里、京东、字节单干共建多个我的项目，旗下知乎数据专栏“数据冰山”领有超 30 万粉丝。一面所属艾盛团体（Ascential）在伦敦证券交易所上市，在 120 多个国家为客户提供本地化业余服务。

公司在 2016 年线下机房部署了 CDH 集群，到 2021 年已存储和解决 PB 级的数据。公司自创建以来始终放弃每年翻一番的高增长，而比业务量增长更快的是 Hadoop 集群的数据量。

在这几年间，按 1 到 2 年布局的硬件，往往因数据增长超出预期而在半年后不得不再次扩容。每次扩容周期可达到一个月，除了破费大量精力跟进行政和技术流程，业务端也不得不安顿较多人日控制数据量。

为了升高运维难度，倒退可继续扩张的大数据处理计划，咱们从 2021 年 10 月份开始摸索取代现有 Hadoop 集群的计划。过后提出了这些需要：

  • 上云，弹性伸缩、灵便运维
  • 存储计算拆散
  • 尽量应用开源组件，防止云厂商绑定
  • 尽量升高业务迁徙工作量

最终抉择的计划是应用阿里云 EMR + JuiceFS + 阿里云 OSS 来搭建存算拆散的大数据平台，将云下数据中心的业务逐渐迁徙上云。截至目前（2022 年 7 月）整体迁徙进度约 40%，打算在 2022 年内实现全副业务的搬迁，届时云上 EMR 的数据量预计会超过单正本 1 PB.

技术选型

首先是决定应用哪家云厂商。因为业务需要，AWS、Azure 和阿里云都有在用，综合思考后认为阿里云最适宜，有这些因素：

  • 物理间隔：阿里云在咱们线下机房同城有可用区，网络专线的提早小，成本低
  • 开源组件齐全：阿里云 EMR 上蕴含的开源组件很多很全，除了咱们重度应用的 Hive、Impala、Spark、Hue，也能不便集成 Presto、Hudi、Iceberg 等。咱们在调研时发现只有阿里云 EMR 自带了 Impala，AWS 和 Azure 要么版本低，要么要本人装置部署。

阿里云的 EMR 自身也有应用 JindoFS 的存算拆散计划，但基于以下思考，咱们最终抉择了 JuiceFS：

  1. JuiceFS 应用 Redis 和对象存储为底层存储，客户端齐全是无状态的，能够在不同环境拜访同一个文件系统，进步了计划的灵活性。而 JindoFS 元数据存储在 EMR 集群的本地硬盘，不便于保护、降级和迁徙。
  2. JuiceFS 的存储计划丰盛，而且反对不同计划的在线迁徙，进步了计划的可移植性。JindoFS 块数据只反对 OSS.
  3. JuiceFS 以开源社区为根底，反对所有私有云环境，不便前期扩大到多云架构。

对于 JuiceFS

间接截取官网文档的介绍：

JuiceFS 是一款面向云原生设计的高性能共享文件系统，在 Apache 2.0 开源协定下公布。提供齐备的 POSIX 兼容性，可将简直所有对象存储接入本地作为海量本地磁盘应用，亦可同时在跨平台、跨地区的不同主机上挂载读写。

JuiceFS 采纳「数据」与「元数据」拆散存储的架构，从而实现文件系统的分布式设计。应用 JuiceFS 存储数据，数据自身会被长久化在对象存储（例如，Amazon S3），绝对应的元数据能够按需长久化在 Redis、MySQL、TiKV、SQLite 等多种数据库中。

除了 POSIX 之外，JuiceFS 残缺兼容 HDFS SDK，与对象存储联合应用能够完满替换 HDFS，实现存储和计算拆散。

施行过程

咱们在 2021 年 10 月开始摸索 Hadoop 的上云计划；11 月做了大量调研和探讨，根本确定计划内容；12 月和 2022 年 1 月春节前做了 PoC 测试，在春节后 3 月份开始搭建正式环境并安顿迁徙。为了防止导致业务中断，整个迁徙过程以绝对较慢的节奏分阶段执行，截至目前（2022 年 7 月）进度约 40%，打算在 2022 年内实现整体的搬迁。迁徙完后，云上的 EMR 集群数据量预计会超过单正本 1 PB.

架构设计

做完技术选型之后，架构设计也能很快确定下来。思考到除了 Hadoop 上云之外，依然有大部分业务会持续保留在数据中心，所以整体实际上是个混合云的架构。

部署和配置

  • 对于 IDC- 阿里云专线：能提供专线服务的供应商很多，包含 IDC、阿里云、运营商等，抉择的时候次要思考线路品质、老本、施工周期等因素，最终咱们抉择了 IDC 的计划。IDC 跟阿里云有单干，很快就实现了专线的开明。这方面如果遇到问题，能够找 IDC 和阿里云的反对。除专线租用老本，阿里云也会收取上行（从阿里云到 IDC）方向传输费用。专线两端的内网 IP 齐全互通，阿里云和 IDC 两侧都须要一些路由配置。
  • 对于 EMR Core/Task 节点类型的抉择：
  • JuiceFS 能够应用本地硬盘做缓存，能进一步缩小 OSS 带宽需要并进步 EMR 性能。更大的本地存储空间，能够提供更高的缓存命中率。
  • 阿里云本地 SSD 实例是较高性价比的 SSD 存储计划（绝对于云盘），用作缓存正合适。
  • JuiceFS 社区版未反对分布式缓存，意味着每一个节点都须要一个缓存池，所以应该选用尽量大的节点。

基于以上思考和配置比照，咱们决定选用 ecs.i2.16xlarge，每个节点 64 vCore、512GiB Memory、1.8T*8 SSD。

  • 对于 EMR 版本：
    软件方面，次要包含确定组件版本、开启集群、批改配置。咱们机房应用的是 CDH 5.14，其中 Hadoop 版本是 2.6，阿里云上最靠近的版本是 EMR 3.38. 但调研时发现该版本的 Impala 和 Ranger 不兼容（实际上咱们机房应用的是 Sentry 做权限治理，但 EMR 上没有），最终通过评估比照，决定间接应用 EMR 5 的最新版，简直所有组件的大版本都做了降级（蕴含 Hadoop 3、Spark 3 和 Impala 3.4）。此外，应用内部 MySQL 作为 Hive Metastore、Hue、Ranger 的数据库。
  • 对于 JuiceFS 配置：
    根本参考 JuiceFS 官网文档《在 Hadoop 中通过 Java 客户端拜访 JuiceFS》即可实现配置。另外咱们也配置了这些参数：
  • 缓存相干：其中最重要的是 juicefs.cache-dir 缓存目录。这个参数反对通配符，对多个硬盘的实例环境很敌对，如设置为 /mnt/disk*/juicefs-cache（须要手动创立目录，或在 EMR 节点初始脚本中创立），即用全副本地 SSD 作为缓存。另外也要关注 juicefs.cache-size、juicefs.free-space 两个参数。
  • juicefs.push-gateway：设置一个 Prometheus Push Gateway，用于采集 JuiceFS Java 客户端的指标。
  • juicefs.users、juicefs.groups：别离设置为 JuiceFS 中的一个文件（如 jfs://emr/etc/users、jfs://emr/etc/groups），解决多个节点 uid 和 gid 可能不对立的问题。
  • 对于 Kafka Connect 应用 JuiceFS：

通过一些测试，确认 JuiceFS 能够完满利用于 Kafka Connect 的 HDFS Sink 插件（咱们把配置形式也补充到了官网文档）。相比应用 HDFS Sink 写入 HDFS，写入 JuiceFS 须要减少或批改以下配置项：

  • 将 JuiceFS Java SDK 的 JAR 包公布到 Kafka Connect 每一个节点的 HDFS Sink 插件目录。Confluent 平台的插件门路是：/usr/share/java/confluentinc-kafka-connect-hdfs/lib

  • 编写蕴含 JuiceFS 配置的 core-site.xml，公布到 Kafka Connect 每一个节点的任意目录。包含这些必须配置的我的项目：

    fs.jfs.impl = io.juicefs.JuiceFileSystem

fs.AbstractFileSystem.jfs.impl = io.juicefs.JuiceFS

juicefs.meta = redis://:password@my.redis.com:6379/1

请参见 JuiceFS Java SDK 的配置文档。

  • Kafka Connector 工作设置：
hadoop.conf.dir=<core-site.xml 所在目录 >

store.url=jfs://<JuiceFS 文件系统名称 >/< 门路 >

PoC

PoC 的目标是疾速验证计划的可行性，有几个具体指标：

  • 验证 EMR + JuiceFS + OSS 整体计划的可行性
  • 查看 Hive、Impala、Spark、Ranger 等组件版本的兼容性
  • 评估比照性能体现，用了 TPC-DS 的测试用例和局部外部实在业务场景，没有十分准确的比照，但能满足业务需要
  • 评估生产环境所需的节点实例类型和数量（算老本）
  • 摸索数据同步计划
  • 摸索验证集群与自研 ETL 平台、Kafka Connect 等的集成计划

期间做了大量测试、文档调研、内外部（阿里云 + JuiceFS 团队）探讨、源码了解、工具适配等工作，最终决定持续推动。

数据同步

要迁徙的数据包含两局部：Hive Metastore 元数据以及 HDFS 上的文件。因为不能中断业务，采纳存量同步 + 增量同步（双写）的形式进行迁徙；数据同步完后须要进行一致性校验。

存量同步

对于存量文件同步，能够应用 JuiceFS 提供的性能残缺的数据同步工具 sync 子命令 来实现高效迁徙。JuiceFS sync 命令反对单节点和多机并发同步，理论应用时发现单节点开多线程即可打满专线带宽，CPU 和内存占用低，性能体现十分不错。

Hive Metastore 的数据同步则绝对麻烦些：

  • 两个 Hive 版本不统一，Metastore 的表构造有差别，因而无奈间接应用 MySQL 的导出导入性能
  • 迁徙后须要批改库、表、分区存储门路（即 dbs 表的 DB_LOCATION_URI 和 sds 表的 LOCATION）

因而咱们开发了一套脚本工具，反对表和分区粒度的数据同步，应用起来很不便。

增量同步

增量数据次要来自两个场景：Kafka Connect HDFS Sink 和 ETL 程序，咱们采纳了双写机制。

Kafka Connect 的 Sink 工作都复制一份即可，配置形式上文有介绍。ETL 工作对立在外部自研的低代码平台上开发，底层应用 Airflow 进行调度。通常只须要把相干的 DAG 复制一份，批改集群地址即可。理论迁徙过程中，这一步遇到的问题最多，花了大量工夫来解决。次要起因是 Spark、Impala、Hive 组件版本的差别导致工作出错或数据不统一，须要批改业务代码。这些问题在 PoC 和晚期的迁徙中没有笼罩到，算是个教训。

数据校验

数据同步完后须要进行一致性校验，分三层：

  • 文件统一。在存量同步阶段做校验，通常的形式是用 checksum. 最后的 JuiceFS sync 命令不反对 checksum 机制，咱们倡议和探讨后，JuiceFS 团队很快就加上了该性能（issue，pull request）。除了 checksum，也可思考应用文件属性比照的形式：确保两个文件系统里所有文件的数量、批改工夫、属性统一。比 checksum 的可靠性稍弱，但更轻量快捷。
  • 元数据统一。有两种思路：比照 Metastore 数据库的数据，或比照 Hive 的 DDL 命令的后果。
  • 计算结果统一。即应用 Hive/Impala/Spark 跑一些查问，比照两边的后果是否统一。一些能够参考的查问：表 / 分区的行数、基于某个字段的排序后果、数值字段的最大 / 最小 / 平均值、业务中常常应用的统计聚合等。

数据校验的性能也封装到了脚本里，不便疾速发现数据问题。

后续打算

大抵有几个方向：

  • 持续实现残余业务的上云迁徙
  • 摸索 JuiceFS + OSS 的冷热分级存储策略。JuiceFS 的文件在 OSS 上齐全被打散，无奈基于文件级别做分级。目前的思路是将冷数据从 JuiceFS 迁徙到 OSS 上，设置为归档存储，批改 Hive 表或分区的 LOCATION，不影响应用。
  • 目前 JuiceFS 应用 Redis 作为元数据引擎，如果未来数据量减少，应用 Redis 有压力的话可能思考切换为 TiKV 或其余引擎。
  • 摸索 EMR 的弹性计算实例，争取能在满足业务 SLA 的前提下升高应用老本

一手实战经验

在整个施行过程中陆陆续续踩了一些坑，积攒了一些教训，分享给大家做参考。

阿里云 EMR 和组件相干

兼容性

  • EMR 5 的 Hive 和 Spark 版本不兼容，无奈应用 Hive on Spark，能够把默认的引擎改成 Hive on Tez.
  • Impala 的 stats 数据从旧版同步到新版后，可能因为 IMPALA-10230 导致表无奈查问。解决方案是在同步元数据时，将 num_nulls=-1 的改成 num_nulls=0. 可能须要用到 CatalogObjects.thrift 文件。
  • 原集群有大量 Textfile 格局的文件用了 snappy 压缩，新版 Impala 无奈读取，报错 Snappy: RawUncompress failed，可能是 IMPALA-10005 导致的。躲避计划是不要对 Textfile 文件应用 snappy 压缩。
  • Impala 3.4 相比 2.11 的 CONCAT_WS 函数行为有差别，老版本 CONCAT_WS('_', 'abc', NULL) 会返回 NULL，而新版本返回 'abc'.
  • Impala 3.4 对 SQL 中的保留关键字援用更严格，必须加上 “. 其实一个好习惯是业务代码不要应用保留关键字。
  • PoC 或后期测试的覆盖度尽可能残缺，用实在的业务代码去跑。咱们在 PoC 和晚期迁徙的业务中用到的组件个性比拟少，根本都是最罕用、放弃兼容的性能，因而比较顺利。但在第二批迁徙过程中就暴露出了很多问题，尽管最终都有解决，但花了很多额定的工夫去做诊断和定位，打乱了节奏。

性能

  • EMR 5 的 Impala 3.4 打了 IMPALA-10695 这个补丁，反对对 oss:// 和 jfs://（本意是反对 JindoFS，但 JuiceFS 也默认应用 jfs 这个 scheme）设置独立的 IO 线程数。在 EMR 管制台上减少或批改 Impala 的配置项 num_oss_io_threads.
  • 阿里云 OSS 有账号级别的带宽限度，默认 10Gbps，随着业务规模回升容易成为瓶颈。能够与阿里云沟通调整。

运维

  • EMR 能够关联一个 Gateway 集群，通常用来部署业务程序。如果要在 Gateway 上用 client 模式提交 Spark 工作，须要先将 Gateway 机器的 IP 加到 EMR 节点的 hosts 文件。默认能够应用 cluster 模式。
  • EMR 5 会开启一个 Spark ThriftServer，在 Hue 上能够间接写 Spark SQL，用起来很不便。但默认配置有个坑，会写大量日志（门路大略是 /mnt/disk1/log/spark/spark-hadoop-org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.HiveThriftServer2-1-emr-header-1.cluster-xxxxxx.out），导致硬盘写满。解决方案有两个：配置 log rotate 或把 spark.driver.extraJavaOptions 配置清空（阿里云技术支持的倡议）。

JuiceFS 相干

  • JuiceFS 须要每个节点上具备雷同的 UID 和 GID，否则很容易呈现权限问题。有两种实现形式：批改操作系统的用户（比拟适宜新机器，没有历史包袱），或者在 JuiceFS 上保护一个用户映射表。咱们之前也分享过一篇 JuiceFS + HDFS 权限问题定位，有具体探讨。通常须要保护映射的用户有 impala, hive, hadoop 等。如果应用 Confluent Platform 搭建 Kafka Connect，也须要配置 cp-kafka-connect 用户。
  • 应用默认的 JuiceFS IO 配置时，雷同的写查问，Hive on Tez 和 Spark 都比 Impala 快很多（但在机房里 Impala 更快）。最终发现将 juicefs.memory-size 从默认的 300 (MiB) 改成 1024 之后 Impala 的写入性能有成倍的晋升。
  • 在做 JuiceFS 的问题诊断和剖析时，客户端日志很有用，须要留神 POSIX 和 Java SDK 的日志是不一样的，详见 JuiceFS 故障诊断和剖析 | JuiceFS Document Center
  • 留神监控 Redis 的空间用量，Redis 如果满了，整个 JuiceFS 集群无奈写入。
  • 应用 JuiceFS sync 把机房数据往云上同步时，抉择在有 SSD 的机器上跑，取得更好的性能。

如有帮忙的话欢送关注咱们我的项目 Juicedata/JuiceFS 哟！(0ᴗ0✿)

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