HDFS之存储优化纠删码原理、纠删码案例实操 、异构存储（冷热数据分离）

1、纠删码原理

        HDFS默认情况下，一个文件有3个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了2倍的冗余开销。Hadoop3.x引入了纠删码，采用计算的方式，可以节省约50％左右的存储空间。

1.2、纠删码操作相关的命令

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs ec
Usage: bin/hdfs ec [COMMAND]
          [-listPolicies]
          [-addPolicies -policyFile ]
          [-getPolicy -path ]
          [-removePolicy -policy ]
          [-setPolicy -path  [-policy ] [-replicate]]
          [-unsetPolicy -path ]
          [-listCodecs]
          [-enablePolicy -policy ]
          [-disablePolicy -policy ]
          [-help ].

 1.3、查看当前支持的纠删码策略

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3] hdfs ec -listPolicies

Erasure Coding Policies:
ErasureCodingPolicy=[Name=RS-10-4-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, numDataUnits=10, numParityUnits=4]], CellSize=1048576, Id=5], State=DISABLED

ErasureCodingPolicy=[Name=RS-3-2-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, numDataUnits=3, numParityUnits=2]], CellSize=1048576, Id=2], State=DISABLED

ErasureCodingPolicy=[Name=RS-6-3-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs, numDataUnits=6, numParityUnits=3]], CellSize=1048576, Id=1], State=ENABLED
 
ErasureCodingPolicy=[Name=RS-LEGACY-6-3-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=rs-legacy, numDataUnits=6, numParityUnits=3]], CellSize=1048576, Id=3], State=DISABLED

ErasureCodingPolicy=[Name=XOR-2-1-1024k, Schema=[ECSchema=[Codec=xor, numDataUnits=2, numParityUnits=1]], CellSize=1048576, Id=4], State=DISABLED

1.4、纠删码策略解释:

        RS-3-2-1024k：使用RS编码，每3个数据单元，生成2个校验单元，共5个单元，也就是说：这5个单元中，只要有任意的3个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要总数=3），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=1024*1024=1048576。

        RS-10-4-1024k：使用RS编码，每10个数据单元（cell），生成4个校验单元，共14个单元，也就是说：这14个单元中，只要有任意的10个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要总数=10），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=1024*1024=1048576。

        RS-6-3-1024k：使用RS编码，每6个数据单元，生成3个校验单元，共9个单元，也就是说：这9个单元中，只要有任意的6个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要总数=6），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=1024*1024=1048576。

RS-LEGACY-6-3-1024k：策略和上面的RS-6-3-1024k一样，只是编码的算法用的是rs-legacy。

        XOR-2-1-1024k：使用XOR编码（速度比RS编码快），每2个数据单元，生成1个校验单元，共3个单元，也就是说：这3个单元中，只要有任意的2个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要总数= 2），就可以得到原始数据。每个单元的大小是1024k=1024*1024=1048576。 

2、纠删码案例实操 

        纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件，都会执行此策略。

默认只开启对RS-6-3-1024k策略的支持，如要使用别的策略需要提前启用。

1）需求：将/input目录设置为RS-3-2-1024k策略

2）具体步骤

        （1）开启对RS-3-2-1024k策略的支持

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$  hdfs ec -enablePolicy  -policy RS-3-2-1024k
Erasure coding policy RS-3-2-1024k is enabled

        （2）在HDFS创建目录，并设置RS-3-2-1024k策略

[atguigu@hadoop102  hadoop-3.1.3]$  hdfs dfs -mkdir /input

[atguigu@hadoop202 hadoop-3.1.3]$ hdfs ec -setPolicy -path /input -policy RS-3-2-1024k

        （3）上传文件，并查看文件编码后的存储情况

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfs -put web.log /input

注：你所上传的文件需要大于2M才能看出效果。（低于2M，只有一个数据单元和两个校验单元）

        （4）查看存储路径的数据单元和校验单元，并作破坏实验

3、异构存储（冷热数据分离）

 异构存储主要解决，不同的数据，存储在不同类型的硬盘中，达到最佳性能的问题。

 3.1、存储类型和存储策略

 3.2、异构存储Shell操作

（1）查看当前有哪些存储策略可以用

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -listPolicies

（2）为指定路径（数据存储目录）设置指定的存储策略

hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path xxx -policy xxx

（3）获取指定路径（数据存储目录或文件）的存储策略

hdfs storagepolicies -getStoragePolicy -path xxx

（4）取消存储策略；执行改命令之后该目录或者文件，以其上级的目录为准，如果是根目录，那么就是HOT

hdfs storagepolicies -unsetStoragePolicy -path xxx

（5）查看文件块的分布

bin/hdfs fsck xxx -files -blocks -locations

（6）查看集群节点

hadoop dfsadmin -report

3.3、测试环境准备

1）测试环境描述

服务器规模：5台

集群配置：副本数为2，创建好带有存储类型的目录（提前创建）

集群规划：

2）配置文件信息

（1）为hadoop102节点的hdfs-site.xml添加如下信息

	dfs.replication
	2


	dfs.storage.policy.enabled
	true


	dfs.datanode.data.dir 
	[SSD]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/ssd,[RAM_DISK]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/ram_disk

 （2）为hadoop103节点的hdfs-site.xml添加如下信息

	dfs.replication
	2


	dfs.storage.policy.enabled
	true


	dfs.datanode.data.dir
	[SSD]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/ssd,[DISK]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/disk

（3）为hadoop104节点的hdfs-site.xml添加如下信息

	dfs.replication
	2


	dfs.storage.policy.enabled
	true


	dfs.datanode.data.dir
	[RAM_DISK]file:///opt/module/hdfsdata/ram_disk,[DISK]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/disk

（4）为hadoop105节点的hdfs-site.xml添加如下信息

	dfs.replication
	2


	dfs.storage.policy.enabled
	true


	dfs.datanode.data.dir
	[ARCHIVE]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/archive

（5）为hadoop106节点的hdfs-site.xml添加如下信息

	dfs.replication
	2


	dfs.storage.policy.enabled
	true


	dfs.datanode.data.dir
	[ARCHIVE]file:///opt/module/hadoop-3.1.3/hdfsdata/archive

3）数据准备

  （1）启动集群

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ myhadoop.sh start

（2）并在HDFS上创建文件目录

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /hdfsdata

（3）并将文件资料上传

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop-3.1.3/NOTICE.txt /hdfsdata

3.4、HOT存储策略案例

（1）最开始我们未设置存储策略的情况下，我们获取该目录的存储策略

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -getStoragePolicy -path /hdfsdata

（2）我们查看上传的文件块分布

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations

[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]]

未设置存储策略，所有文件块都存储在DISK下。所以，默认存储策略为HOT

3.5、WARM存储策略测试

（1）接下来我们为数据降温

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy WARM

（2）再次查看文件块分布，我们可以看到文件块依然放在原处。

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations

（3）我们需要让他HDFS按照存储策略自行移动文件块

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs mover /hdfsdata

（4）再次查看文件块分布

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations

[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.105:9866,DS-d46d08e1-80c6-4fca-b0a2-4a3dd7ec7459,ARCHIVE], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]]

文件块一半在DISK，一半在ARCHIVE，符合我们设置的WARM策略

3.6、COLD策略测试

（1）我们继续将数据降温为cold

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy COLD

注意：当我们将目录设置为COLD并且我们未配置ARCHIVE存储目录的情况下，不可以向该目录直接上传文件，会报出异常。

（2）手动转移

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs mover /hdfsdata

（3）检查文件块的分布

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations

[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.105:9866,DS-d46d08e1-80c6-4fca-b0a2-4a3dd7ec7459,ARCHIVE], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.106:9866,DS-827b3f8b-84d7-47c6-8a14-0166096f919d,ARCHIVE]]

所有文件块都在ARCHIVE，符合COLD存储策略。

3.6、ONE_SSD策略测试

（1）接下来我们将存储策略从默认的HOT更改为One_SSD

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy One_SSD

（2）手动转移文件块

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs mover /hdfsdata

（3）转移完成后，我们查看文件块分布，

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations

[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-2481a204-59dd-46c0-9f87-ec4647ad429a,SSD]]

文件块分布为一半在SSD，一半在DISK，符合One_SSD存储策略。

3.7、ALL_SSD策略测试

（1）接下来，我们再将存储策略更改为All_SSD

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy All_SSD

（2）手动转移文件块

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs mover /hdfsdata

（3）查看文件块分布，我们可以看到，

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations

[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.102:9866,DS-c997cfb4-16dc-4e69-a0c4-9411a1b0c1eb,SSD], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-2481a204-59dd-46c0-9f87-ec4647ad429a,SSD]]

所有的文件块都存储在SSD，符合All_SSD存储策略。

3.8、LAZY_PERSIST策略测试

（1）继续改变策略，将存储策略改为lazy_persist

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata -policy lazy_persist

（2）手动转移文件块

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs mover /hdfsdata

（3）查看文件块分布

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs fsck /hdfsdata -files -blocks -locations

[DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.104:9866,DS-0b133854-7f9e-48df-939b-5ca6482c5afb,DISK], DatanodeInfoWithStorage[192.168.10.103:9866,DS-ca1bd3b9-d9a5-4101-9f92-3da5f1baa28b,DISK]]

        这里我们发现所有的文件块都是存储在DISK，按照理论一个副本存储在RAM_DISK，其他副本存储在DISK中，这是因为，我们还需要配置“dfs.datanode.max.locked.memory”，“dfs.block.size”参数。

那么出现存储策略为LAZY_PERSIST时，文件块副本都存储在DISK上的原因有如下两点：

（1）当客户端所在的DataNode节点没有RAM_DISK时，则会写入客户端所在的DataNode节点的DISK磁盘，其余副本会写入其他节点的DISK磁盘。

（2）当客户端所在的DataNode有RAM_DISK，但“dfs.datanode.max.locked.memory”参数值未设置或者设置过小（小于“dfs.block.size”参数值）时，则会写入客户端所在的DataNode节点的DISK磁盘，其余副本会写入其他节点的DISK磁盘。

但是由于虚拟机的“max locked memory”为64KB，所以，如果参数配置过大，还会报出错误：

ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Exception in secureMain
java.lang.RuntimeException: Cannot start datanode because the configured max locked memory size (dfs.datanode.max.locked.memory) of 209715200 bytes is more than the datanode's available RLIMIT_MEMLOCK ulimit of 65536 bytes.

我们可以通过该命令查询此参数的内存

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ ulimit -a

max locked memory       (kbytes, -l) 64