存储系统“数据之眼”的设计--数据探查服务

最新推荐文章于 2023-04-17 11:46:40 发布

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分类专栏：分布式系统 BigData Ozone 文章标签：数据探查服务 Recon server

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Androidlushangderen/article/details/88783397

本文探讨了在大型分布式存储系统中，如何设计一个数据探查服务以满足快速查询和分析需求。该服务主要通过对元数据的同步、索引结构的重建、汇聚表的存储以及节点级别的统计来实现。数据探查服务不会直接影响生产系统，并通过用户控制台提供友好的查询接口。设计灵感来源于Hadoop Ozone Recon服务。

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前言

在大规模量级的分布式存储系统中，很多时候管理员以及用户都有特定条件的查询需求：比如用户哪个目录文件数据量是最多的？还有对于管理员的需求：哪个节点上存储的文件数量最多，又或者是否存在损坏数据块文件类似种种的问题。因此在大型分布式存储系统中，我们需要有一个能够快速透视，探查里面数据的工具。当然它的功能要远远大于目前文件系统提供的fsck这样的工具命令。对于这种工具，我们可以怎样对其进行设计呢？本文，笔者结合Hadoop Ozone Recon服务，来聊聊里面的一些相关设计思想。

数据探查服务的初始点：元数据的同步

这里需要大家明白一个关键的点，数据探查服务并不是要针对所有的物理数据进行一个个的扫描统计，而只是需要对中心控制节点的核心元数据进行探查分析即可。比如HDFS，那我们专门分析的对象就是FSImage文件。

为了避免对实际生产系统造成影响，我们一般的做法是会从一个Standby的元数据文件进行定期同步，然后对这个同步而来的文件再进行二次分析。当然，有时我们可以做的更高级一些，只有首次同步时进行元数据文件的同步，后面只同步WAL的更新操作，相当于这是Standby的Follower。因为数据探查服务不会对元数据文件进行写操作，所以我们可以让这个文件变为read-only模式的。

对于数据探查的定位，在这里它是一个服务，所以上述的行为应该被纳入到这个服务当中。