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阿里P8架构师谈:常见分布式文件存储介绍、选型比较、架构设计

数据正成为世界上最有价值的资源,分布式文件存储是应对数据爆炸的最好解决方案,那就会涉及到分布式文件存储方案、选型、架构设计等。

分布式文件存储的来源

在这个数据爆炸的时代,产生的数据量不断地在攀升,从GB,TB,PB,ZB.挖掘其中数据的价值也是企业在不断地追求的终极目标。但是要想对海量的数据进行挖掘,首先要考虑的就是海量数据的存储问题,比如Tb量级的数据。

谈到数据的存储,则不得不说的是磁盘的数据读写速度问题。早在上个世纪90年代初期,普通硬盘的可以存储的容量大概是1G左右,硬盘的读取速度大概为4.4MB/s.读取一张硬盘大概需要5分钟时间,但是如今硬盘的容量都在1TB左右了,相比扩展了近千倍。但是硬盘的读取速度大概是100MB/s。读完一个硬盘所需要的时间大概是2.5个小时。所以如果是基于TB级别的数据进行分析的话,光硬盘读取完数据都要好几天了,更谈不上计算分析了。那么该如何处理大数据的存储,计算分析呢?

常见的分布式文件系统

GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统,而是应用级的分布式文件存 储服务。

分布式文件存储选型比较

阿里P8架构师谈:常见分布式文件存储介绍、选型比较、架构设计

知名开源分布式文件存储

1.GFS(Google File System)

Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系统。尽管Google公布了该系统的一些技术细节,但Google并没有将该系统的软件部分作为开源软件发布。

2.HDFS

Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch,

后者是一个开源的网络搜索引擎,本身也是Luene项目的一部分。Aapche Hadoop架构是MapReduce算法的一种开源应用,是Google开创其帝国的重要基石。

3.TFS

TFS(Taobao FileSystem)是一个高可扩展、高可用、高性能、面向互联网服务的分布式文件系统,主要针对海量的非结构化数据,它构筑在普通的Linux机器 集群上,可为外部提供高可靠

和高并发的存储访问。TFS为淘宝提供海量小文件存储,通常文件大小不超过1M,满足了淘宝对小文件存储的需求,被广泛地应用 在淘宝各项应用中。它采用了HA架构和平滑扩容,保证了整个文件系统的可用性和扩展性。同时扁平化的数据组织结构,可将文件名映射到文件的物理地址,简化 了文件的访问流程,一定程度上为TFS提供了良好的读写性能。

Google学术论文,这是众多分布式文件系统的起源,HDFS和TFS都是参考Google的GFS设计出来的。

典型的分布式文件存储的架构设计

我以hadoop的HDFS为例,毕竟开源的分布式文件存储使用的最多。

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的。

大规模数据集

运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此,HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽,能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。

简单的一致性模型

HDFS应用需要一个“一次写入多次读取”的文件访问模型。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题,并且使高吞吐量的数据访问成为可能。Map/Reduce应用或者网络爬虫应用都非常适合这个模型。目前还有计划在将来扩充这个模型,使之支持文件的附加写操作。

异构软硬件平台间的可移植性

HDFS在设计的时候就考虑到平台的可移植性。这种特性方便了HDFS作为大规模数据应用平台的推广。

Namenode 和 Datanode

HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。

Namenode是一个中心服务器,负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。

集群中的Datanode一般是一个节点一个,负责管理它所在节点上的存储。HDFS暴露了文件系统的名字空间,用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看,一个文件其实被分成一个或多个数据块,这些块存储在一组Datanode上。

Namenode执行文件系统的名字空间操作,比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。

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Namenode和Datanode被设计成可以在普通的商用机器上运行。这些机器一般运行着GNU/Linux操作系统(OS)。HDFS采用Java语言开发,因此任何支持Java的机器都可以部署Namenode或Datanode。由于采用了可移植性极强的Java语言,使得HDFS可以部署到多种类型的机器上。一个典型的部署场景是一台机器上只运行一个Namenode实例,而集群中的其它机器分别运行一个Datanode实例。这种架构并不排斥在一台机器上运行多个Datanode,只不过这样的情况比较少见。

分布式存储的未来

随着现代社会从工业时代过渡到信息时代,信息技术的发展以及人类生活的智能化带来数据的爆炸性增长,数据正成为世界上最有价值的资源。

根据物理存储形态,数据存储可分为集中式存储与分布式存储两种。集中式存储以传统存储阵列(传统存储)为主,分布式存储(云存储)以软件定义存储为主。

传统存储一向以可靠性高、稳定性好,功能丰富而著称,但与此同时,传统存储也暴露出横向扩展性差、价格昂贵、数据连通困难等不足,容易形成数据孤岛,导致数据中心管理和维护成本居高不下。

分布式存储:将数据分散存储在网络上的多台独立设备上,一般采用标准x86服务器和网络互联,并在其上运行相关存储软件,系统对外作为一个整体提供存储服务。。

总之,分布式文件存储,不仅提高了存储空间的利用率,还实现了弹性扩展,降低了运营成本,避免了资源浪费,更适合未来的数据爆炸时代场景。


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