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HDFS Federation在美团点评的应用与改进
一、背景
2015年10月，经过一段时间的优化与改进，美团点评HDFS集群稳定性和性能有显著提升，保证了业务数据存储量和计算量爆发式增长下的存储服务质量；然而，随着集群规模的发展，单组NameNode组成的集群也产生了新的瓶颈：
- 扩展性：根据HDFS NameNode内存全景和HDFS NameNode内存详解这两篇文章的说明可知，NameNode内存使用和元数据量正相关。180GB堆内存配置下，元数据量红线约为7亿，而随着集群规模和业务的发展，即使经过小文件合并与数据压缩，仍然无法阻止元数据量逐渐接近红线。
- 可用性：随着元数据量越来越接近7亿，CMS GC频率也越来越高，期间也曾发生过一次在CMS GC过程中由于大文件getBlocklocation并发过高导致的promotion fail。
- 性能：随着业务的发展，集群规模接近2000台，NameNode响应的RPC QPS也在逐渐提高。越来越高并发的读写，与NameNode的粗粒度元数据锁，使NameNode RPC响应延迟和平均RPC队列长度都在慢慢提高。
- 隔离性：由于NameNode没有隔离性设计，单一对NameNode负载过高的应用，会影响到整个集群的服务能力。
HDFS Federation是Hadoop-0.23.0中为解决HDFS单点故障而提出的NameNode水平扩展方案。该方案可以为HDFS服务创建多个namespace，从而提高集群的扩展性和隔离性。基于以上背景，我们在2015年10月发起了HDFS Federation改造项目。
HDFS Federation是以客户端为核心的解决方案，对Hadoop客户端影响较大，在落地应用时也有较多的限制，对上层应用模式有较强的依赖。本文分享了在此次改造的过程中，基于美团点评的业务背景，我们对HDFS Federation本身做出的改进和对拆分过程的流程化处理，希望能为需要落地HDFS Federation的同学提供一个参考。
二、上层应用与业务
基础架构方面，美团点评Hadoop版本为2.4.1，使用了Kerberos作为认证支持。相关技术栈中，Spark应用版本包含1.1、1.3、1.4、1.5，同时使用了Zeppelin作为Spark Notebook的开发工具。在查询引擎方面Hive有0.13和1.2两个版本，同时重度依赖Presto和Kylin，除此之外，也对DMLC提供了平台性支持。
工具链建设方面，基于Hadoop生态，数据平台组自研了各类平台工具，其中受Federation影响的部分工具有：
- 数仓管理：满足各类Hive表的DDL需求，同时支持UDF和文件上传建表。
- 原始数据接入：支持日志抓取和MySQL数据接入数据仓库。
- 非结构数据开发：支持作业托管，提供MR/Spark作业编译、管理、测试、部署一站式服务。
- 数仓开发：支持ETL的一站式开发和管理，同时在任务状态、诊断、SLA保证方面也有强力的支持；针对流程测试以及数据回收进行了隔离，使用统一的test.db和backup.db。
- 调度系统：自研的调度系统支撑了每天数万个调度作业，准确的处理作业间的强弱依赖关系，有效的保证了按天数据生产。
- 查询平台：统一了Hive和Presto的查询入口。
自研的数据平台基本覆盖了90%的数据开发需求，一方面有效的控制了Hadoop客户端的数量，收紧了用户入口，对于发放的客户端，配合Kerberos，也具有很高的掌控力，另一方面实现了对用户行为的源码级掌控力。
数据开发方面，美团点评业务一直持续着爆发式增长，整体集群规模和数据生产流程增量每年都接近double。业务发展也推动了组织结构的发展，进而也影响到了相应的大数据资产：
- 一个Hadoop账号可能经历过多个业务线，用户应用中，对其他Hadoop账号的数据进行读写、move较为常见，对这类行为也没有进行过梳理和限制。
- 完成平台接入后，对生产流程管理的规范较多，但对用户代码的规范较少，用户代码风格多样。
三、应用与改进
3.1 Federation的局限性
在解决NameNode扩展能力方面，社区虽然提供了Federation，但这个方案有很强的局限性：
- HDFS路径Scheme需要变为ViewFs，ViewFs路径和其他Scheme路径互不兼容，比如DistributedFileSystem无法处理ViewFs为Scheme的路径，也就是说如果启用，则需要将Hive meta、ETL脚本、MR/Spark作业中的所有HDFS路径均的scheme改为viewfs。
- 如果将fs.defaultFS的配置从hdfs://ns1/变为viewfs://ns/，将导致旧代码异常，通过脚本对用户上万个源码文件的分析，常用的HDFS路径风格多样，包括hdfs:///user、hdfs://ns1/user、/user等，如果fs.defaultFS有所更改，hdfs:///user将会由于缺失nameservice变为非法HDFS路径。
- ViewFs路径的挂载方式与Linux有所区别：
- 如果一个路径声明了挂载，那么其同级目录都需要进行挂载，比如/user/path_one挂载到了hdfs://ns1/user/path_one上，那么/user/path_two也需要在配置中声明其挂载到哪个具体的路径上。
- 如果一个路径声明了挂载，那么其子路径不能再声明挂载，比如/user/path_one挂载到了hdfs://ns1/user/path_one上，那么其子路径也自动并且必须挂载到hdfs://ns1/user/path_one上。
- 一次路径请求不能跨多个挂载点：
- 由于HDFS客户端原有的机制，一个DFSClient只对应一个nameservice，所以一次路径处理不能转为多个nameservice的多次RPC。
- 对于跨挂载点的读操作，只根据挂载配置返回假结果。
- 对于跨挂载点的rename（move路径）操作，会抛出异常。
- Federation架构中，NameNode相互独立，NameNode元数据、DataNode中块文件都没有进行共享，如果要进行拆分，需要使用DistCp，将数据完整的拷贝一份，存储成本较高；数据先被读出再写入三备份的过程，也导致了拷贝效率的低效。
- Federation是改造了客户端的解决方案，重度依赖客户端行为。方案中NameNode相互独立，对Federation没有感知。另外HDFS为Scheme的路径，不受Federation挂载点影响，也就是说如果对路径进行了namespace拆分后，如果因为代码中的路径或客户端配置没有及时更新，导致流程数据写入老数据路径，那么请求依然是合法但不符合预期的。
对其中一些名词的解释：
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3.2 局限性带来的问题和解决
3.2.1 Scheme兼容性问题
Scheme的兼容问题要求在上线时全量替换业务方代码中的路径，虽然对业务方大多数源码具有掌控力，但是由于不可灰度带来的全量修改带来的测试、上线、修复工作的成本，全量操作带来的运维时间，以及对数据生产稳定性的影响都是不能接受的。为此，以能灰度启用Federation特性为目标，对HDFS客户端进行了修改：
- 增加了ViewFs和HDFS两种Scheme路径的兼容性：
- 修改了org.apache.hadoop.fs.FileSystem.fixRelativePart(Path)，该函数在DistributedFileSystem各类请求处理中均有调用，原本用于处理相对路径，而ViewFileSystem不会调用。在这里，如果遇到了ViewFs为Scheme的路径，则利用ViewFileSystem中的挂载信息返回真正的HDFS路径。
- 修改了org.apache.hadoop.fs.viewfs.ViewFileSystem.getUriPath(Path)，该函数在ViewFileSystem各类请求处理中均有调用，原本用作判断路径Scheme为ViewFs，同时处理相对路径。一方面，由于Federation的挂载配置中，只有通过挂载点查询真实路径的数据结构，逆向查询比较复杂，改动也比较大，另一方面，从运营角度看我们也不希望维持非常复杂的挂载配置。所以在这里，做了一个限定，对于HSFS为Scheme的路径与其在Federation的挂载点路径相同，所以在此函数中如果遇到了HDFS为Scheme的路径，直接使用org.apache.hadoop.fs.Path.getPathWithoutSchemeAndAuthority(Path)去掉Scheme即可。
- fs.defaultFS变更会对原有代码带来影响，但是将其配置为ViewFs为Scheme的路径才能使HDFS Scheme的应用逐渐收敛，因此，我们增加了用于指定默认namespace的配置fs.defaultNS，使hdfs:///user这样即使没有提供Authority的路径也能路由到正确的NameNode。
针对Scheme局限性的改造，虽然提高了兼容性，使方案能够进行灰度，但却使DistributedFileSystem和ViewFileSystem耦合，又增加了一条ViewFileSystem挂载限制，因此只适合在过度期间应用。
3.2.2 挂载配置限制
ViewFs的挂载方式与Linux有所区别，如果完全继承现有HDFS不变，则需要非常多的挂在配置项，并且后续每次增加Hive库、用户目录，初期我们使用了运营手段解决了这个问题：
- 将迁移路径放到独立的目录下，比如/user/hivedata/xx.db，迁移到/ns2/hivedata/xx.db，这样挂载声明则不会太过复杂。
- 由于用户组路径大都应用于MR、Spark作业中，修改路径需要重新编译，因此初期应用时，只对Hive库路径。
- 由于跨namespace不能进行rename，所以分析NameNode审计日志，得到Hive库路径和用户组路径没有rename关系的库，只对这些库进行迁移。
通过以上三种手段，对于ETL流程这种不需要编译的代码，可以直接替换，对于MR、Spark作业来说推动修改的成本也有所降低。
为了进一步降低后续拆分成本，我们在ETL和作业开发两个方面提供并推广了根据库表信息从Hive meta中取得库表HDFS路径的工具，减少了代码中对库表路径的硬编码。
以上的运维手段，能满足美团侧常规的拆分需求，但是随着点评侧数据融合，点评侧数据也作为整体集群的一个namespace加入进来。然而，我们对点评侧平台的掌控力没有深入到源码级别，因此无法统一推动更改HDFS路径。如果不对挂载逻辑进行修改，在合并重复路径时，需要将美团侧/user路径合并到点评侧/user路径中，但是由于跨namespace无法进行rename，势必会造成用户作业的失败。因此，我们对挂载逻辑进行了修改，使其同Linux的挂载方式相同。
3.2.3 同namespace，不同挂载点不能rename
业务方很多Hive库表数据会先生成在测试库表或用户目录中，验证完成后将数据加载到对应时间分区中。在挂载配置中，业务方Hive库、Hive测试库、用户组目录一般不会挂载到同一目录下，即使三者在同一namespace下，由于不同挂载点间不能rename的限制，也无法进行加载。在源码分析的过程中，发现以下注释：
// Note we compare the URIs. the URIs include the link targets.
// hence we allow renames across mount links as long as the mount links
// point to the same target.
if (!resSrc.targetFileSystem.getUri().equals(
resDst.targetFileSystem.getUri())) {
throw new IOException("Renames across Mount points not supported");
}
*/
//
// Alternate 3 : renames ONLY within the the same mount links.
//
if (resSrc.targetFileSystem !=resDst.targetFileSystem) {
throw new IOException("Renames across Mount points not supported");
}
可以发现社区是有考虑相同namespace路径可以进行rename操作的（注释掉的原因没有找到），因此，我们将这段逻辑打开，替换掉了“renames ONLY within the the same mount links”。
3.2.4 存储成本与拷贝效率问题
使用Federation方案时，集群节点规模为2000多台，元数据已达6亿，存储使用已近80%。按照规划，存储容量将不足以支撑全部待迁移数据，但是拆成多次操作，周期和运维成本都比较高，因此我们开始调研FastCopy。
FastCopy是Facebook开源的数据拷贝方案，它通过以下方式在不增加存储成本的情况下对数据进行拷贝：
- 通过getBlockLocation获取源文件块分布。
- 通过ClientProtocol（HDFS包中的接口，下同）创建目标文件。
- 通过ClientProtocol addBlock，在参数中，指定源块分布作为favoredNodes，常规情况下NameNode会优先选择favoredNodes中的DataNode作为块的保存位置，特殊情况下（比如存储空间不足，DataNode负载过高等）也有可能返回不同位置。
- 整理源和目标块位置，使相同DataNode的位置能一一对应。
- 通过ClientDatanodeProtocol向源DataNode发送copyBlock请求。
- 在DataNode中，如果copyBlock请求中的源和目标相同，则通过在Linux文件系统中建立硬链的方式完成拷贝，否则通过原有逻辑完成拷贝。
但是，在计划合入时，该方案也有自身的问题：
- 社区path为HDFS-2139，一直处于未合入状态，且当时Patch内容相对Facebook的方案来说，部分细节没有考虑，例如文件lease，无法构造硬链时的降级，DFS Used的统计问题等。
- Facebook的源码相对成熟，但其源码基于0.20（facebookarchive/hadoop-20），已有四年没有更新，很多源码发生变化，DFS Used的统计问题也没有解决。
- 虽然Facebook将FastCopy合入DistCp，但也有部分缺陷：
- 每个路径生成一个mapper，每个mapper只处理一个路径，如果目录层次过高，容易导致数据倾斜，如果目录层次太低，容易产生过多mapper。
- 只对迁移路径进行属主同步，其父目录没有处理。
- 与DistCp耦合定制比较复杂。
所以，综合以上内容，我们完善了HDFS-2139，并更新了issue，在合入Facebook实现的基础上解决了DFS Used的统计问题；除了这个Patch，我们也实现了独立的FastCopy MR作业，解决了上述问题。最终，在拆分时15小时完成14+PB数据拷贝，保证了方案的可行性。
另外需要注意的是，对于HDFS来说，无法感知哪个块是通过硬链构造的，因此，一旦源和目标文件同时存在时，开启balancer，会因为块的迁移导致存储使用的增加。因此，迁移期间，一般建议暂停相关namespace的balancer。
3.2.5 重度依赖客户端
基于以上几点改进，虽然降低了拆分成本和兼容性，使Federation的应用成为可迭代方案，但是如果没有对客户端强大的掌控力，客户端实例不能完全更新，HDFS路径硬编码不能得到彻底梳理，反而会造成数据生产方面的混乱，成为此方案的掣肘。
经过美团侧数据平台的多年运营，对客户端以及业务代码有非常强的掌控力，有效避免了上述问题的发生。
3.3 计算和查询引擎的问题和解决
一方面，虽然Federation已出现了多年，但Hive、Spark等上层应用对Federation的支持仍然存在问题，另一方面，随着应用的逐渐加深，虽然有些问题并不是代码bug，但在美团点评的应用场景下，仍然产生了一定问题。我们针对这些问题，进行了探索和改进。
3.3.1 安全问题
安全方面，计算引擎（包括MapReduce和Spark）在提交作业时，会向NameNode发送RPC，获取HDFS Token。在ViewFileSystem中，会向所有namespace串行的申请Token，如果某个namespace的NameNode负载很高，或者发生故障，则任务无法提交，YARN的ResourceManager在renew Token时，也会受此影响。随着美团点评的发展YARN作业并发量也在逐渐提高，保存在HDFS上的YARN log由于QPS过高，被拆分为独立的namespace。但由于其并发和YARN container并发相同，NameNode读写压力还是非常大，经常导致其RPC队列打满，请求超时，进而影响了作业的提交。针对此问题，我们做出了一下改进：
- container日志由NodeManager通过impersonate写入HDFS，这样客户端在提交Job时，就不需要YARN log所在namespace的Token。
- ViewFileSystem在获取Token时，增加了参数，用于指定不获取哪些namespace的Token。
- 由于作业并不总是需要所有namespace中的数据，因此当单个namespace故障时，不应当影响其他namespace数据的读写，否则会降低整个集群的分区容忍性和可用性，ViewFileSystem在获取Token时，即使失败，也不影响作业提交，而是在真正访问数据时作业失败，这样在不需要的Token获取失败时，不影响作业的运行。
另外，客户端获取到的Token会以namespace为key，保存在一个自定义数据结构中（Credentials）。ResourceManager renew时，遍历这个数据结构。而NodeManager在拉取JAR包时，根据本地配置中的namespace名去该数据结构中获取对应Token。因此需要注意的是，虽然namespace配置和服务端不同不影响普通HDFS读写，但提交作业所使用的namespace配置需要与NodeManager相同，至少会用到的namespace配置需要是一致的。
3.3.2 已存在Patch问题
- https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-12253
- https://issues.apache.org/jira/browse/TEZ-2600
- https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11364
- https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-10790
- https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-6152
- https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11920
- https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-7529
3.3.3 其他问题
- Hive create table .. as .. 会导致临时文件所在目录和表目录不在同一namespace，导致move结果失败，目前已修复，思路同HIVE-6152，将临时文件生成在表目录中。
- Hive表的元数据中，SERDEPROPERTIES中，可能会存在对HDFS路径的依赖，在梳理路径硬编码时，容易忽略掉。
- Spark 1.1在启用viewfs时，会产生不兼容问题。
- 开源分布式机器学习项目DMLC目前也尚不兼容ViewFs。
四、拆分流程与自动化
随着namespace拆分经验的积累，其流程也逐渐清晰和明确：
- 当namespace的NameNode逐渐接近瓶颈（包括RPC和元数据量）时，对Hadoop用户对应的用户组目录和Hive库目录进行分析，得出元数据量（通过分析fsimage）和一天内RPC量（通过分析审计日志），进而得出需要拆分的用户数据。
- 对于需要拆分的数据，分析其和不需要拆分数据的rename关系，如果存在rename关系，则需要重新选择拆分数据。
- 如果需要，则搭建新namespace环境。
- 关闭相关namespace balancer。
- 根据fsimage，分析出待拆分路径元数据分布，得出一个路径列表，使列表中每个路径下的文件块数基本接近。
- 基于第四步的结果进行首轮拷贝，首轮拷贝中针对不需要比较验证的情况作出了优化：FastCopy MR工具会递归的拷贝路径，如果目标路径已存在说明之前已拷贝成功过，则不进行拷贝。
- 之后进行多轮补充拷贝：通过ls -r得到文件和目录列表；拷贝过程中开启-delete -update，非递归的进行检测与拷贝，这样对于源目录有更新的文件和目录会进行覆盖（包括权限和属主的更新），源目录新增的目录和文件会进行拷贝，源目录删除的文件和目录会进行删除；这样，可以会每一层的目录进行检测，可以同步目录权限和属主发生的变化，同时也不会产生较大的数据倾斜。
- 准备好新挂载配置，找一个非工作时间，进行最终一轮的操作：a. 禁止源目录的权限（FastCopy使用hdfs身份运行不受影响）。b. 进行最后一轮补充拷贝。c. 由于数据大多数情况下基于硬链进行拷贝，所以存在文件长度相同，但内容有问题的可能性极低，拷贝完成后，可以通过du路径，校验并逐渐找到数据长度不一致的文件，进行重考。d. 对客户端分发新挂载配置。e. 对NodeManager分发 新挂载配置，并进行decommission，重启（YARN已支持recovery）。f. 更新Hive meta。g. 开放目标目录权限。
- 观察一周，如果没有问题则删除源目录。
- 重启balancer。
以上是已经固定下来的步骤，其中第1、2、5、6、7步，第8步中的a~c是可以进行自动化的，这也是后续工作过程中，有待完善的部分。
五、总结
HDFS Federation作为以客户端配置为核心的NameNode横向扩容解决方案，对业务背景有较强的依赖，另一方面方案本身也有较多的局限性。本文以美团点评实际应用场景出发，介绍了方案局限性在业务背景下的影响，分享了对局限性的解决和实施经验。对HDFS Federation应用到已运营较长时间的大规模HDFS集群有一定的借鉴意义。
六 参考文献
- HDFS NameNode内存全景
- HDFS NameNode内存详解
- HDFS Federation
- HDFS scalability with multiple namenodes
- AN INTRODUCTION TO HDFS FEDERATION
- HDFS Federation设计动机与基本原理
七 作者简介
俊宏，美团点评离线存储团队高级开发工程师，2013年毕业于哈尔滨工程大学，2015年加入美团，负责美团点评HDFS、HBase服务的开发和运维，HBase服务负责人。
美团点评离线团队，深耕Hadoop生态中HDFS、HBase、CarbonData、Alluxio等泛存储领域，尤其在HDFS、HBase方面有大量的源码和架构改造经验，致力于为美团点评提供稳定、高效、易用的大数据存储服务。
最后发个广告，美团点评数据平台中心长期招聘离线计算平台、实时计算平台、数据平台工具链与服务等方向的技术专家，有兴趣的同学可以发送简历到liujunhong02#meituan.com。
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