一面数据: Hadoop 迁移云上架构设计与实践

📖 作者简介:

刘畅,一面数据运维负责人,十五年程序老兵,计算机原理、算法、编程爱好者。


李阳良,一面数据大数据部门负责人,九年互联网工作经验,对后台开发、大数据技术接触比较多。

背景

一面数据创立于 2014 年,是一家领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。长期服务全球快消巨头(宝洁、联合利华、玛氏等),获得行业广泛认可。公司与阿里、京东、字节合作共建多个项目,旗下知乎数据专栏“数据冰山”拥有超30万粉丝。一面所属艾盛集团(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专业服务。

公司在 2016 年线下机房部署了 CDH 集群,到 2021 年已存储和处理 PB 级的数据。公司自创立以来一直保持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。

一面数据: Hadoop 迁移云上架构设计与实践

在这几年间,按 1 到 2 年规划的硬件,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,除了花费大量精力跟进行政和技术流程,业务端也不得不安排较多人日控制数据量。

为了降低运维难度,发展可持续扩张的大数据处理方案,我们从 2021 年 10 月份开始探索取代现有 Hadoop 集群的方案。

当时提出了这些需求:

  • • 上云,弹性伸缩、灵活运维

  • • 存储计算分离

  • • 尽量使用开源组件,避免云厂商绑定

  • • 尽量降低业务迁移工作量

最终选择的方案是使用阿里云 EMR + JuiceFS + 阿里云 OSS 来搭建存算分离的大数据平台,将云下数据中心的业务逐步迁移上云。截至目前(2022 年 7 月)整体迁移进度约 40%,计划在 2022 年内完成全部业务的搬迁,届时云上 EMR 的数据量预计会超过单副本 1 PB.

技术选型

首先是决定使用哪家云厂商。由于业务需求,AWS、Azure 和阿里云都有在用,综合考虑后认为阿里云最适合,有这些因素:

  • • 物理距离:阿里云在我们线下机房同城有可用区,网络专线的延迟小,成本低

  • • 开源组件齐全:阿里云 EMR 上包含的开源组件很多很全,除了我们重度使用的 Hive、Impala、Spark、Hue,也能方便集成 Presto、Hudi、Iceberg 等。我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,要么要自己安装部署。

阿里云的 EMR 本身也有使用 JindoFS 的存算分离方案,但基于以下考虑,我们最终选择了JuiceFS:

  1. 1. 灵活性:JuiceFS 使用 Redis 和对象存储为底层存储,客户端完全是无状态的,可以在不同环境访问同一个文件系统,提高了方案的灵活性。而 JindoFS 元数据存储在 EMR 集群的本地硬盘,不便于维护、升级和迁移。

  2. 2. 可移植性:JuiceFS 的存储方案丰富,而且支持不同方案的在线迁移,提高了方案的可移植性。JindoFS 块数据只支持 OSS.

  3. 3. 开源:JuiceFS 以开源社区为基础,支持所有公有云环境,方便后期扩展到多云架构。

关于 JuiceFS

直接截取官方文档[1]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 开源协议下发布。提供完备的 POSIX[2] 兼容性,可将几乎所有对象存储接入本地作为海量本地磁盘使用,亦可同时在跨平台、跨地区的不同主机上挂载读写。

JuiceFS 采用「数据」与「元数据」分离存储的架构,从而实现文件系统的分布式设计。使用 JuiceFS 存储数据,数据本身会被持久化在对象存储[3](例如,Amazon S3),相对应的元数据可以按需持久化在 Redis、MySQL、TiKV、SQLite 等多种数据库[4]中。

除了 POSIX 之外,JuiceFS 完整兼容 HDFS SDK,与对象存储结合使用可以完美替换 HDFS,实现存储和计算分离。

一面数据: Hadoop 迁移云上架构设计与实践

实施过程

我们在 2021 年 10 月开始探索 Hadoop 的上云方案;11 月做了大量调研和讨论,基本确定方案内容;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排迁移。为了避免导致业务中断,整个迁移过程以相对较慢的节奏分阶段执行,截至目前(2022 年 7 月)进度约 40%,计划在 2022 年内完成整体的搬迁。迁移完后,云上的 EMR 集群数据量预计会超过单副本 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。考虑到除了 Hadoop 上云之外,仍然有大部分业务会继续保留在数据中心,所以整体实际上是个混合云的架构。

一面数据: Hadoop 迁移云上架构设计与实践

部署和配置

  • • 关于 IDC-阿里云专线:能提供专线服务的供应商很多,包括 IDC、阿里云、运营商等,选择的时候主要考虑线路质量、成本、施工周期等因素,最终我们选择了 IDC 的方案。IDC 跟阿里云有合作,很快就完成了专线的开通。这方面如果遇到问题,可以找 IDC 和阿里云的支持。除专线租用成本,阿里云也会收取下行(从阿里云到 IDC)方向传输费用。专线两端的内网 IP 完全互通,阿里云和 IDC 两侧都需要一些路由配置。

  • • 关于 EMR Core/Task 节点类型的选择

  1. 1. JuiceFS 可以使用本地硬盘做缓存,能进一步减少 OSS 带宽需求并提高 EMR 性能。更大的本地存储空间,可以提供更高的缓存命中率。

  2. 2. 阿里云本地 SSD 实例是较高性价比的 SSD 存储方案(相对于云盘),用作缓存正合适。

  3. 3. JuiceFS 社区版未支持分布式缓存,意味着每一个节点都需要一个缓存池,所以应该选用尽量大的节点。

基于以上考虑和配置对比,我们决定选用 ecs.i2.16xlarge,每个节点64 vCore、512GiB Memory、1.8T*8 SSD。

  • • 关于 EMR 版本:软件方面,主要包括确定组件版本、开启集群、修改配置。我们机房使用的是 CDH 5.14,其中 Hadoop 版本是 2.6,阿里云上最接近的版本是 EMR 3.38. 但调研时发现该版本的 Impala 和 Ranger 不兼容(实际上我们机房使用的是 Sentry 做权限管理,但 EMR 上没有),最终经过评估对比,决定直接使用 EMR 5 的最新版,几乎所有组件的大版本都做了升级(包含 Hadoop 3、Spark 3 和 Impala 3.4)。此外,使用外部 MySQL 作为 Hive Metastore、Hue、Ranger 的数据库。

  • • 关于 JuiceFS 配置:基本参考 JuiceFS 官方文档《在 Hadoop 中通过 Java 客户端访问 JuiceFS[5]》即可完成配置。另外我们也配置了这些参数:

  • • 缓存相关:其中最重要的是 juicefs.cache-dir 缓存目录。这个参数支持通配符,对多个硬盘的实例环境很友好,如设置为/mnt/disk*/juicefs-cache(需要手动创建目录,或在EMR节点初始脚本中创建),即用全部本地 SSD 作为缓存。另外也要关注 juicefs.cache-sizejuicefs.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.usersjuicefs.groups:分别设置为 JuiceFS 中的一个文件(如jfs://emr/etc/usersjfs://emr/etc/groups),解决多个节点 uid 和 gid 可能不统一的问题。

  • • 关于 Kafka Connect 使用 JuiceFS:

经过一些测试,确认 JuiceFS 可以完美应用于 Kafka Connect 的 HDFS Sink 插件(我们把配置方式也补充到了官方文档[6])。相比使用 HDFS Sink 写入HDFS,写入 JuiceFS 需要增加或修改以下配置项:

  • • 将 JuiceFS Java SDK 的 JAR 包发布到 Kafka Connect 每一个节点的 HDFS Sink 插件目录。Confluent 平台的插件路径是:/usr/share/java/confluentinc-kafka-connect-hdfs/lib

  • • 编写包含 JuiceFS 配置的 core-site.xml,发布到 Kafka Connect 每一个节点的任意目录。包括这些必须配置的项目:

fs.jfs.impl = io.juicefs.JuiceFileSystem
fs.AbstractFileSystem.jfs.impl = io.juicefs.JuiceFS
juicefs.meta = redis://:password@my.redis.com:6379/

请参见 JuiceFS Java SDK 的配置文档。

  • Kafka Connector 任务设置

hadoop.conf.dir=
store.url=jfs:///

PoC

PoC 的目的是快速验证方案的可行性,有几个具体目标:

  • • 验证 EMR + JuiceFS + OSS 整体方案的可行性

  • • 检查 Hive、Impala、Spark、Ranger 等组件版本的兼容性

  • • 评估对比性能表现,用了 TPC-DS 的测试用例和部分内部真实业务场景,没有非常精确的对比,但能满足业务需求

  • • 评估生产环境所需的节点实例类型和数量(算成本)

  • • 探索数据同步方案

  • • 探索验证集群与自研 ETL 平台、Kafka Connect 等的集成方案

期间做了大量测试、文档调研、内外部(阿里云 + JuiceFS 团队)讨论、源码理解、工具适配等工作,最终决定继续推进。

数据同步

要迁移的数据包括两部分:Hive Metastore 元数据以及 HDFS 上的文件。由于不能中断业务,采用存量同步 + 增量同步(双写)的方式进行迁移;数据同步完后需要进行一致性校验。

存量同步

对于存量文件同步,可以使用 JuiceFS 提供的功能完整的数据同步工具 sync 子命令[8] 来实现高效迁移。JuiceFS sync 命令支持单节点和多机并发同步,实际使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,性能表现非常不错。

Hive Metastore 的数据同步则相对麻烦些:

  • • 两个 Hive 版本不一致,Metastore 的表结构有差异,因此无法直接使用 MySQL 的导出导入功能

  • • 迁移后需要修改库、表、分区存储路径(即 dbs 表的 DB_LOCATION_URI和 sds 表的 LOCATION

因此我们开发了一套脚本工具,支持表和分区粒度的数据同步,使用起来很方便。

增量同步

增量数据主要来自两个场景:Kafka Connect HDFS Sink 和 ETL 程序,我们采用了双写机制。

Kafka Connect 的 Sink 任务都复制一份即可,配置方式上文有介绍。ETL 任务统一在内部自研的低代码平台上开发,底层使用 Airflow 进行调度。通常只需要把相关的 DAG 复制一份,修改集群地址即可。实际迁移过程中,这一步遇到的问题最多,花了大量时间来解决。主要原因是 Spark、Impala、Hive 组件版本的差异导致任务出错或数据不一致,需要修改业务代码。这些问题在 PoC 和早期的迁移中没有覆盖到,算是个教训。

数据校验

数据同步完后需要进行一致性校验,分三层:

  • • 文件一致。在存量同步阶段做校验,通常的方式是用 checksum. 最初的 JuiceFS sync 命令不支持 checksum 机制,我们建议和讨论后,JuiceFS 团队很快就加上了该功能(issue[9]pull request[10])。除了 checksum,也可考虑使用文件属性对比的方式:确保两个文件系统里所有文件的数量、修改时间、属性一致。比 checksum 的可靠性稍弱,但更轻量快捷。

  • • 元数据一致。有两种思路:对比 Metastore 数据库的数据,或对比 Hive 的 DDL 命令的结果。

  • • 计算结果一致。即使用 Hive/Impala/Spark 跑一些查询,对比两边的结果是否一致。一些可以参考的查询:表/分区的行数、基于某个字段的排序结果、数值字段的最大/最小/平均值、业务中经常使用的统计聚合等。

数据校验的功能也封装到了脚本里,方便快速发现数据问题。

后续计划

大致有几个方向:

  • • 继续完成剩余业务的上云迁移

  • • 探索 JuiceFS + OSS 的冷热分级存储策略。JuiceFS 的文件在 OSS 上完全被打散,无法基于文件级别做分级。目前的思路是将冷数据从 JuiceFS 迁移到 OSS 上,设置为归档存储,修改 Hive 表或分区的 LOCATION,不影响使用。

  • • 目前 JuiceFS 使用 Redis 作为元数据引擎,假如将来数据量增加,使用 Redis 有压力的话可能考虑切换为 TiKV 或其他引擎。

  • • 探索 EMR 的弹性计算实例,争取能在满足业务 SLA 的前提下降低使用成本

一手实战经验

在整个实施过程中陆陆续续踩了一些坑,积累了一些经验,分享给大家做参考。

阿里云 EMR 和组件相关

兼容性

  • • EMR 5 的 Hive 和 Spark 版本不兼容,无法使用 Hive on Spark,可以把默认的引擎改成 Hive on Tez.

  • • Impala 的 stats 数据从旧版同步到新版后,可能因为 IMPALA-10230[11] 导致表无法查询。解决方案是在同步元数据时,将 num_nulls=-1 的改成 num_nulls=0. 可能需要用到 CatalogObjects.thrift 文件[12]

  • • 原集群有少量 Textfile 格式的文件用了 snappy 压缩,新版 Impala 无法读取,报错 Snappy: RawUncompress failed,可能是 IMPALA-10005[13] 导致的。规避方案是不要对 Textfile 文件使用 snappy 压缩。

  • • Impala 3.4 相比 2.11 的 CONCAT_WS 函数行为有差异,老版本 CONCAT_WS('_', 'abc', NULL) 会返回 NULL,而新版本返回 'abc'.

  • • Impala 3.4 对 SQL 中的保留关键字引用更严格,必须加上“. 其实一个好习惯是业务代码不要使用保留关键字。

  • • PoC 或前期测试的覆盖度尽可能完整,用真实的业务代码去跑。我们在 PoC 和早期迁移的业务中用到的组件特性比较少,基本都是最常用、保持兼容的功能,因此比较顺利。但在第二批迁移过程中就暴露出了很多问题,虽然最终都有解决,但花了很多额外的时间去做诊断和定位,打乱了节奏。

性能

  • • EMR 5 的 Impala 3.4 打了 IMPALA-10695[14] 这个补丁,支持对 oss:// 和 jfs://(本意是支持 JindoFS,但 JuiceFS 也默认使用 jfs 这个 scheme)设置独立的 IO 线程数。在 EMR 控制台上增加或修改 Impala 的配置项 num_oss_io_threads.

  • • 阿里云 OSS 有账号级别的带宽限制,默认 10Gbps,随着业务规模上升容易成为瓶颈。可以与阿里云沟通调整。

运维

  • • EMR 可以关联一个 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 任务,需要先将 Gateway 机器的 IP 加到 EMR 节点的 hosts 文件。默认可以使用 cluster 模式。

  • • EMR 5 会开启一个 Spark ThriftServer,在 Hue 上可以直接写 Spark SQL,用起来很方便。但默认配置有个坑,会写大量日志(路径大概是 /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(阿里云技术支持的建议)。

JuiceFS 相关

  • • JuiceFS 需要每个节点上具有相同的 UID 和 GID,否则很容易出现权限问题。有两种实现方式:修改操作系统的用户[15](比较适合新机器,没有历史包袱),或者在 JuiceFS 上维护一个用户映射表[16]。我们之前也分享过一篇 JuiceFS + HDFS 权限问题定位[17],有详细讨论。通常需要维护映射的用户有 impalahivehadoop 等。如果使用 Confluent Platform 搭建 Kafka Connect,也需要配置 cp-kafka-connect 用户。

  • • 使用默认的 JuiceFS IO 配置[18]时,相同的写查询,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提升。

  • • 在做 JuiceFS 的问题诊断和分析时,客户端日志很有用,需要注意 POSIX 和 Java SDK 的日志是不一样的,详见 JuiceFS 故障诊断和分析 | JuiceFS Document Center[19]

  • • 注意监控 Redis 的空间用量,Redis 如果满了,整个 JuiceFS 集群无法写入。

  • • 使用 JuiceFS sync 把机房数据往云上同步时,选择在有 SSD 的机器上跑,获得更好的性能。

引用链接

[1] 官方文档: https://juicefs.com/docs/zh/community/introduction/
[2] POSIX: https://en.wikipedia.org/wiki/POSIX
[3] 对象存储: https://juicefs.com/docs/zh/community/how_to_setup_object_storage#支持的存储服务
[4] 数据库: https://juicefs.com/docs/zh/community/databases_for_metadata
[5] 在 Hadoop 中通过 Java 客户端访问 JuiceFS: https://juicefs.com/docs/zh/community/hadoop_java_sdk
[6] 官方文档: https://juicefs.com/docs/zh/community/hadoop_java_sdk#kafka-connect
[8] sync 子命令: https://juicefs.com/docs/zh/community/administration/sync
[9] issue: https://github.com/juicedata/juicefs/issues/1105
[10] pull request: https://github.com/juicedata/juicefs/pull/1208
[11] IMPALA-10230: https://issues.apache.org/jira/browse/IMPALA-10230
[12] CatalogObjects.thrift 文件: https://github.com/apache/impala/blob/3.x/common/thrift/CatalogObjects.thrift
[13] IMPALA-10005: https://issues.apache.org/jira/browse/IMPALA-10005
[14] IMPALA-10695: https://issues.apache.org/jira/browse/IMPALA-10695
[15] 修改操作系统的用户: https://juicefs.com/docs/zh/community/sync_accounts_between_multiple_hosts
[16] 用户映射表: https://juicefs.com/docs/zh/community/hadoop_java_sdk/#%E5%85%B6%E5%AE%83%E9%85%8D%E7%BD%AE
[17] JuiceFS + HDFS 权限问题定位: https://zhuanlan.zhihu.com/p/452232533
[18] JuiceFS IO 配置: https://juicefs.com/docs/zh/community/hadoop_java_sdk#io-%E9%85%8D%E7%BD%AE
[19] JuiceFS 故障诊断和分析 | JuiceFS Document Center: https://juicefs.com/docs/zh/community/fault_diagnosis_and_analysis

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