华为云FusionInsight MRS：千余节点滚动升级业务无中断

本文分享自华为云社区《华为云FusionInsight MRS如何实现千余节点滚动升级无业务中断升级》，原文作者：沙漏。

华为开发者大会2021（Cloud）大会期间，由华为技术专家天团打造的《名师大讲堂》系列专题演讲，围绕云原生、大数据、人工智能等话题，探讨技术创新带来的价值，分享创新实践。其中，华为云FusionInsight解决方案架构师许田立，分享了“千级节点的大数据集群如何无业务中断升级”主题。

华为云FusionInsight解决方案架构师许田立演讲照片

数据量激增，可持续发展的数据底座尤为重要

随着5G、IoT技术的飞速发展，数据已成为重要的战略资源。据预测未来4年数据量将激增4倍+，达180ZB，到35年呈50倍增长。同时，数据作为继土地、资本、技术、劳动力的第5种生产要素，已是数字经济发展的重要要素。但相关调查结果显示，企业运营中仅56%的数据被存储，仅32%的数据被利用。为应对呈指数级增长的数据资产，挖掘海量数据价值，政企客户采用大规模数据底座的需求越来越迫切。

众所周知，企业早期业务较小，各业务从数据集成到数据应用，系统自建，烟囱林立，伴随业务飞速发展，数据不统一、数据融合分析难、开发维护成本高等问题日益凸显，烟囱式的数据体系演进达到瓶颈。

为突破以上瓶颈，挖掘数据价值，驱动业务增长，传统烟囱式数据体系向统一数据湖架构演进，实现一致的数据清洁，做到同名同义，统一数据标准；通过一套技术架构减少维护成本；采用乐高积木式的指标体系，提升开发效率；拉通数据实现跨域融合分析，带来更多的业务创新。

立足于长远，大集群的数据湖架构不仅需满足当下，更应具备可持续演进的能力。

从技术角度来看，大数据开源、开放技术仍在蓬勃发展，以前，驾驭大数据“三驾马车”可转遍大数据的池塘，现如今，大数据技术已发展成一片海洋，社区已具有100+开源项目，大数据技术创新进入深水区。现在大数据不仅限于Hadoop生态，已是多种主流数据处理技术的集合，在不同场景有着丰富的组件进行支撑。华为云大数据技术与世界同步，积极拥抱开源，汲取全球顶尖大数据实践经验。

从业务角度来看，大数据平台承载了海量数据各业务分析场景，其中更涉及多个关键业务，如运营商的对内收入稽核、对外广告精准投放，金融领域的反欺诈、精准营销等场景，服务连续性要求高，7*24小时不中断；如何让大数据平台软件保持最新保本，实现最优的平台参数，达到最快的问题解决速度？这些都对平台运维部门提出了极高的要求。

为了保持业务的连续性和技术引领，一个超大规模、高效率、可持续发展的数据底座显得尤为重要，而不中断业务的滚动升级能力则成为其中的必备能力。

滚动升级实现架构平滑演进，业务无中断

华为云FusionInsight MRS云原生数据湖提供超大规模集群，支持单集群2万+节点规模，并可联邦无限扩容，同时，从500+节点集群的标配开始，华为云FusionInsight MRS云原生数据湖已提供滚动升级能力，截止目前升级成功率为100%。

当然，滚动升级的成功并不是一蹴而就的，在其升级过程中也将面临如下挑战：

• 无处不在的兼容性：HDFS作为一个分布式架构组件，涉及的跨进程的接口众多，在中间状态，涉及到新老版本交互的场景众多，每一种组合都存在兼容性问题；
• 可靠性：集群规模达到一定数量后，集群升级历时需数天，升级过程中需要应对各种突发事件，例如硬件的磁盘故障、网络拥塞等各种异常场景，面临这些挑战需要确保升级进度不受影响；
• 业务无中断：大数据平台承载企业多场景应用，升级过程中，关键业务不允许中断。

为了保障大集群升级过程的平滑，华为云FusionInsight MRS云原生数据湖团队提供了升级管理可视化服务工具，可以端到端分步骤的完成滚动升级，实现升级过程中的可视化控制和管理，并应对上述挑战，主要做了如下处理：

• 在接口中增加版本号，新版本客户端带上版本号标识；服务端提供两种RPC实现入口，在入口处进行消息格式不兼容的预处理，解决接口兼容性问题；面对社区大版本变更导致的不兼容问题，通过多版本并存的方式，解决滚动升级对业务的影响；
• 为快速处理升级过程中出现的硬件故障，提供了故障节点隔离能力，在故障发生时，可以跳过该节点的升级动作，使得故障处理和升级可以有序进行；
• 为降低在升级过程中对关键任务SLA的影响，提供了滚动升级暂停的能力，关键作业或者作业高峰时段，无论是同一批次内还是多批次间，都可暂停升级动作，保障关键任务平稳执行。

滚动升级不仅是一个升级动作，更是一个系统工程，华为云FusionInsight MRS云原生数据湖从兼容性、可靠性、工具自动化、保障团队等多方面入手，注重细节，通过滚动升级助力政企客户平台架构平滑演进。

工商银行实现首个金融行业1000+大集群滚动升级成功

工行大数据平台的Hadoop批量集群已超过1000节点，日均处理作业10万+，数据存储数十PB，承载了全行重点批量作业，其中包括反欺诈、精准营销等多个重要业务场景，服务连续性需求较高。而大数据技术迭代快，传统升级方式需断电、重启等操作，升级操作复杂，影响现网业务运行，且大集群升级耗时长，突发故障易中断升级动作。

大数据技术快速发展，为满足业务变化发展需求，工行采用了华为云FusionInsight MRS 滚动升级方案，借助于大数据核心组件的高可用机制， MRS按照依赖层次，多层次并行，在不影响集群整体业务的情况下，一次升级/重启少量节点，依据组件和实例的依赖关系，自动编排升级批次。升级过程中，隔离故障节点，待升级完成后，再进行故障处理。循环滚动，直至集群所有节点升级到新版本。

通过华为云FusionInsight滚动升级能力，实现大集群分批次滚动升级，业务0中断；故障节点隔离功能确保升级动作的稳定运行，实现7*24小时不间断服务；1000+精细化运维指标及可视化操作简化运维，实现一个架构持续演进。

结语

滚动升级作为大集群数据底座的必备能力，完美解决了传统大数据平台操作繁琐、业务停机、升级成本高等问题，实现一个架构的持续演进，业务无中断。同时，华为云FusionInsight MRS云原生数据湖还将持续创新，做大数字世界黑土地，携手800+ISV为客户提供持续演进的湖仓一体解决方案，可以在一个架构上实现离线数据湖、实时数据湖、逻辑数据湖，在千行百业构筑“一企一湖，一城一湖”。

 

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