XSKY打造Hadoop HDFS高性能客户端，构筑数据湖理想底座-存储在线-存储专业媒体

随着全球数据呈爆发式增长，基于海量数据的挖掘和分析，为用户带来了巨大的商业价值。源于开源平台的Apache Hadoop，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集，成为大数据时代最受欢迎的技术之一。

01性能瓶颈

HDFS分布式文件系统作为Hadoop的三大组件之一，是分布式计算中数据存储管理的基础。但是在HDFS传统架构下，Hadoop扩展性受到了一定限制，容易出现性能瓶颈等问题。

图片来源：Hadoop官方文档

例如，由于HDFS中每个文件、目录和数据块的元数据信息（大约150字节）必须存储在NameNode的内存中，这也就意味着对于一个拥有大量文件的超大集群来说，内存将成为限制系统横向扩展的瓶颈。

同时，作为一个可扩展的文件系统，单个集群中支持数千个节点。在单个命名空间中DataNode可以扩展的很好，但是NameNode并不能在单个命名空间进行横向扩展。通常情况下，HDFS集群的性能瓶颈出现在单个NameNode上。

虽然，在Hadoop 2.x发行版中引入了联邦HDFS功能，允许系统通过添加多个NameNode来实现扩展。但是，系统管理员需要维护多个NameNodes和负载均衡服务，这又无形中增加了管理成本。

此外，大数据平台建设和应用中还亟待解决以下问题：

▪ 在传统的Apache Hadoop集群系统中，计算和存储资源紧密耦合。当存储空间或计算资源不足时，只能同时对两者进行扩容，不仅扩容不方便，且经济效率较低；

▪ Hadoop的数据备份方案昂贵，且难以实现；

▪ 不同部门、平台各自建大数据系统，数据不共享，导致大数据计算平台碎片化，逐渐形成大数据烟囱。

02XSKY HDFS Client

为了解决上述问题，业界一般采用对象存储来作为Hadoop的后端存储，解决上面HDFS的各种问题，构建数据湖解决方案。

Hadoop社区也开发了S3A连接器，用来对接标准的S3对象存储。但是，标准的S3A连接器的性能一般比HDFS要差很多，而且不支持追加写，因此只能支持部分对性能不高的业务，或者作为Hadoop分层存储使用。

为此，XSKY开发了基于对象存储XEOS的专用Hadoop HDFS高性能客户端XSKY HDFS Client。

XSKY HDFS Client和S3A架构对比

通过XSKY HDFS Client，Hadoop应用可以访问存储在XEOS中的所有数据，这就避免了传统的Hadoop应用在进行数据分析前，还要将数据由业务存储移动到分析存储HDFS中。

XSKY HDFS Client为Hadoop应用提供了标准的 Hadoop 文件系统操作接口。在每个计算节点上，Hadoop应用都将使用XSKY HDFS Client (JAR) 执行 Hadoop文件系统的操作，XSKY HDFS Client屏蔽了Hadoop应用与XEOS集群交互的复杂性。

相比于原生Hadoop S3A对接对象存储的方式，XSKY HDFS Client可以直接访问存储集群的OSD，IO路径更短；同时，XSKY HDFS Client具有追加写的功能，可以匹配Hadoop文件系统对追加写的需求。

XSKY内部对在业界最广泛应用的Hadoop商业发行版本之一Cloudera CDH的TestDFSIO测试中显示，部署了XSKY HDFS Client的 XEOS集群写性能超过采用Remote HDFS系统的94%，读性能超过77%（两种测试硬件配置一样，节点数都是8节点，其中存储和Datanode都是3节点）。