随着网络性能提升，云端计算架构逐步向存算分离转变，AWS Aurora 率先在数据库领域实现了这个转变，大数据计算领域也迅速朝此方向演化。
存算分离在云端有明显优势，不但可以充分发挥弹性计算的灵活，同时集中的托管存储可以提供更大的容量和更低的成本，避免了云端大量自建存储集群的维护代价。
一、问题和挑战
对象存储是广泛使用的云端非结构化数据存储解决方案，越来越多的非结构化数据聚集于对象存储的数据湖中，随之而来的是对这些海量数据的分析需求。
然而对大数据分析的存储系统来说，HDFS 接口是事实标准，HDFS 是大数据生态的存储基石。
原生的对象存储接口不兼容 HDFS，无法直接使用。为支持计算存储分离的大数据场景，对象存储通常提供了一个模拟层，实现 HDFS 语义到对象存储语义的转换，典型实现类似 s3n 和 cosn。然而这类实现缺乏对真正的文件系统接口的支持，基于对象存储的扁平目录结构无法实现分层命名空间，在处理类似 rename 等操作时效率极低（实际是基于前缀复制关联的所有对象），对于 list、head 等频繁元数据操作的场景延迟较高，一些对象存储系统还缺少强一致性语义，不能保证写后读一致性，导致上层的大数据计算框架出错。
同时在数据流方面，诸如常见的文件 append 操作，s3n 和 cosn 等对象存储的模拟层也无法支持。
为支持大数据存算分离场景，需要重新设计云端存储系统，该系统可以为云端大数据计算提供高效可靠的存储基石，在实现无限存储的同时，重点满足对元数据的需求。
为此，我们提出了一种基于对象存储的通用分布式文件系统设计方案：cloud native hdfs，简称 CHDFS。
二、CHDFS 整体介绍
CHDFS 整体架构如图所示。
CHDFS，在对象存储之上，充分发挥云端优势，构建可扩展的 metadata 层，实现对 HDFS 语义的支持。通过高度优化的 metadata 层，可以支持海量元数据的高效访问。在元数据规模远超 HDFS 的情况下，达到接近原生 HDFS 性能的效果。同时提供优化了读写数据流的 java 客户端，在支持高效元数据操作的同时，充分发挥了对象存储高吞吐和低成本的优点。
CHDFS 基于对象存储实现文件系统语义，数据托管给对象存储，把对象存储当做磁盘使用，在此基础上构建文件系统分布式元数据层，支持海量数据。基于对象存储托管数据，可以自动获得对象存储的优势，如低成本，高可靠，大吞吐，高可用等特性，容量可达到百 PB 级别。
三、CHDFS 元数据服务特点
CHDFS 元数据服务采用分布式架构，在元数据读写方面做了较多优化，支持百亿级别的文件数据量，突破了 hdfs namenode 规模限制，同时保证了严格的强一致语义。
对比 COS 和 HDFS，具有以下特点：
- 毫秒级别的原子 rename 操作，对目录和文件都适用；
- 元数据强一致，写入后立即可见；
- 支持百亿级别的文件数量，远超 HDFS 规模，延迟和 HDFS 相当；
- 单文件系统，元数据支持 10w 以上的 qps，满足大规模计算的高并发需求；
- 高可用，秒级的 ha 切换时间；
- 元数据并行加载，冷启动速度 比 HDFS 快1个数量级；
- 元数据跨区域/可用区复制，进一步提高可靠性；
CHDFS 提供了多种元数据引擎，在面临不同的应用场景时，用户可以有多种选择，达到成本、容量和性能的平衡。
在接口上，CHDFS 完全兼容 HDFS，可以轻松在两个系统之间迁移数据。
四、COS 为 CHDFS 提供数据底座
对象存储 COS 作为云端基础存储服务，为 CHDFS 提供了坚实的数据底座，CHDFS 的文件数据分块后存储在 COS，具有以下优点：
- 海量存储，支持百P级别的数据量，容量自动扩展；
- 超大带宽，支持 Tbps 级别的带宽，大数据计算可以充分发挥 COS 高吞吐的优势；
- 数据多AZ，带来了11个9的超高可靠性；
- 数据存储默认EC编码，成本更低；
- 支持文件数据跨区域复制；
- 智能分层支持，根据数据的冷热程度，自动分层，进一步降低存储成本；
同时，CHDFS 提供了高性能的 HDFS 兼容的 java sdk，针对大数据场景做了全面优化，实现了高效的读写缓存机制，可以充分发挥 COS 在数据流方面的优势。
五、丰富的产品功能
除了上述提到的强大的文件读写能力外，CHDFS 还提供了丰富的产品功能，来满足大数据场景下客户的多样需求。
对于关注成本优化的客户，CHDFS 提供了存储生命周期管理功能，能够通过简单的配置页面，让客户的文件自动沉降到成本更低的存储介质，进一步降低客户使用云端存储的成本，真真正正的帮助客户省钱。当客户需要访问这部分沉降的冷数据时，CHDFS 提供了功能强大、方便易用的命令行工具，使文件回到热存储层供客户使用。
对于有存储内容感知需求的客户，CHDFS 提供了强大的文件清单功能，可以按照客户指定的文件格式及过滤字段，离线导出文件信息，并且投递到客户的文件系统中。客户可以通过读取该清单文件，进行多维度的业务文件属性分析，如文件平均大小分布等。甚至还可以作为客户从本地 HDFS 导入 CHDFS 过程中的一种文件校验手段。
六、生态整合
CHDFS 提供了完全兼容 HDFS 的协议，可以无缝支持常见的大数据计算框架，如 Hive，Spark，Presto，Flink 等。
CHDFS 目前已经和腾讯云 EMR 产品紧密集合。客户购买 CHDFS 产品后，无需安装任何环境，即可直接在腾讯云 EMR 上使用 CHDFS 产品，进一步简化客户使用 CHDFS 的上手成本。