网易视频云：Kudu-支持快速分析的新型Hadoop存储系统.docx

1、网易视频云：Kudu，支持快速分析的新型Hadoop存储系统网易视频云是网易倾力打造的一款基于云计算的分布式多媒体处理集群和专业音视频技术，为客户提供稳定流畅、低时延、高并发的视频直播、录制、存储、转码及点播等音视频的PaaS服务。在线教育、远程医疗、娱乐秀场、在线金融等各行业及企业用户只需经过简单的开发即可打造在在线音视频平台。Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，是Apache Hadoop生态圈的新成员之一（incubating），专门为了对快速变化的数据进行快速的分析，填补了以往Hadoop存储层的空缺。本文主要对Kudu的动机、背景，以及架构进行简单介绍。背景功能上的空白

2、 Hadoop生态系统有很多组件，每一个组件有不同的功能。在现实场景中，用户往往需要同时部署很多Hadoop工具来解决同一个问题，这种架构称为混合架构 (hybrid architecture)。比如，用户需要利用Hbase的快速插入、快读random access的特性来导入数据，HBase也允许用户对数据进行修改，HBase对于大量小规模查询也非常迅速。同时，用户使用HDFS/Parquet + Impala/Hive来对超大的数据集进行查询分析，对于这类场景， Parquet这种列式存储文件格式具有极大的优势。 很多公司都成功地部署了HDFS/Parquet + HBase混合架构，然而

3、这种架构较为复杂，而且在维护上也十分困难。首先，用户用Flume或Kafka等数据Ingest工具将数据导入HBase，用户可能在HBase上对数据做一些修改。然后每隔一段时间(每天或每周)将数据从Hbase中导入到Parquet文件，作为一个新的partition放在HDFS上，最后使用Impala等计算引擎进行查询，生成最终报表。 这样一条工具链繁琐而复杂，而且还存在很多问题，比如： 如何处理某一过程出现失败？ 从HBase将数据导出到文件，多久的频率比较合适？ 当生成最终报表时，最近的数据并无法体现在最终查询结果上。 维护集群时，如何保证关键任务不失败？ Parquet是immutabl

4、e，因此当HBase中删改某些历史数据时，往往需要人工干预进行同步。 这时候，用户就希望能够有一种优雅的存储解决方案，来应付不同类型的工作流，并保持高性能的计算能力。Cloudera很早就意识到这个问题，在2012年就开始计划开发Kudu这个存储系统，终于在2015年发布并开源出来。Kudu是对HDFS和HBase功能上的补充，能提供快速的分析和实时计算能力，并且充分利用CPU和I/O资源，支持数据原地修改，支持简单的、可扩展的数据模型。背景新的硬件设备 RAM的技术发展非常快，它变得越来越便宜，容量也越来越大。Cloudera的客户数据显示，他们的客户所部署的服务器，2012年每个节点仅有3

5、2GB RAM，现如今增长到每个节点有128GB或256GB RAM。存储设备上更新也非常快，在很多普通服务器中部署SSD也是屡见不鲜。HBase、HDFS、以及其他的Hadoop工具都在不断自我完善，从而适应硬件上的升级换代。然而，从根本上，HDFS基于03年GFS，HBase基于05年BigTable，在当时系统瓶颈主要取决于底层磁盘速度。当磁盘速度较慢时，CPU利用率不足的根本原因是磁盘速度导致的瓶颈，当磁盘速度提高了之后，CPU利用率提高，这时候CPU往往成为系统的瓶颈。HBase、HDFS由于年代久远，已经很难从基本架构上进行修改，而Kudu是基于全新的设计，因此可以更充分地利用RA

6、M、I/O资源，并优化CPU利用率。我们可以理解为，Kudu相比与以往的系统，CPU使用降低了，I/O的使用提高了，RAM的利用更充分了。简介 Kudu设计之初，是为了解决一下问题： 对数据扫描(scan)和随机访问(random access)同时具有高性能，简化用户复杂的混合架构 高CPU效率，使用户购买的先进处理器的的花费得到最大回报 高IO性能，充分利用先进存储介质 支持数据的原地更新，避免额外的数据处理、数据移动 支持跨数据中心replication Kudu的很多特性跟HBase很像，它支持索引键的查询和修改。Cloudera曾经想过基于Hbase进行修改，然而结论是对HBase的

7、改动非常大，Kudu的数据模型和磁盘存储都与Hbase不同。HBase本身成功的适用于大量的其它场景，因此修改HBase很可能吃力不讨好。最后Cloudera决定开发一个全新的存储系统。 Kudu的定位是提供”fast analytics on fast data”，也就是在快速更新的数据上进行快速的查询。它定位OLAP和少量的OLTP工作流，如果有大量的random accesses，官方建议还是使用HBase最为合适。架构与设计1.基本框架 Kudu是用于存储结构化（structured）的表（Table）。表有预定义的带类型的列（Columns），每张表有一个主键（primary key

8、）。主键带有唯一性（uniqueness）限制，可作为索引用来支持快速的random access。类似于BigTable，Kudu的表是由很多数据子集构成的，表被水平拆分成多个Tablets. Kudu用以每个tablet为一个单元来实现数据的durability。Tablet有多个副本，同时在多个节点上进行持久化。 Kudu有两种类型的组件，Master Server和Tablet Server。Master负责管理元数据。这些元数据包括talbet的基本信息，位置信息。Master还作为负载均衡服务器，监听Tablet Server的健康状态。对于副本数过低的Tablet，Master会

9、在起replication任务来提高其副本数。Master的所有信息都在内存中cache，因此速度非常快。每次查询都在百毫秒级别。Kudu支持多个Master，不过只有一个active Master，其余只是作为灾备，不提供服务。 Tablet Server上存了10100个Tablets，每个Tablet有3（或5）个副本存放在不同的Tablet Server上，每个Tablet同时只有一个leader副本，这个副本对用户提供修改操作，然后将修改结果同步给follower。Follower只提供读服务，不提供修改服务。副本之间使用raft协议来实现High Availability，当lea

10、der所在的节点发生故障时，followers会重新选举leader。根据官方的数据，其MTTR约为5秒，对client端几乎没有影响。Raft协议的另一个作用是实现Consistency。Client对leader的修改操作，需要同步到N/2+1个节点上，该操作才算成功。 Kudu采用了类似log-structured存储系统的方式，增删改操作都放在内存中的buffer，然后才merge到持久化的列式存储中。Kudu还是用了WALs来对内存中的buffer进行灾备。2.列式存储 持久化的列式存储存储，与HBase完全不同，而是使用了类似Parquet的方式，同一个列在磁盘上是作为一个连续的块

11、进行存放的。例如，图中左边是twitter保存推文的一张表，而图中的右边表示了表在磁盘中的的存储方式，也就是将同一个列放在一起存放。这样做的第一个好处是，对于一些聚合和join语句，我们可以尽可能地减少磁盘的访问。例如，我们要用户名为newsycbot的推文数量，使用查询语句：SELECT COUNT(*) FROM tweets WHERE user_name = newsycbot; 我们只需要查询User_name这个block即可。同一个列的数据是集中的，而且是相同格式的，Kudu可以对数据进行编码，例如字典编码，行长编码，bitshuffle等。通过这种方式可以很大的减少数据在磁盘上

12、的大小，提高吞吐率。除此之外，用户可以选择使用通用的压缩格式对数据进行压缩，如LZ4, gzip, 或bzip2。这是可选的，用户可以根据业务场景，在数据大小和CPU效率上进行权衡。这一部分的实现上，Kudu很大部分借鉴了Parquet的代码。 HBase支持snappy存储，然而因为它的LSM的数据存储方式，使得它很难对数据进行特殊编码，这也是Kudu声称具有很快的scan速度的一个很重要的原因。不过，因为列式编码后的数据很难再进行修改，因此当这写数据写入磁盘后，是不可变的，这部分数据称之为base数据。Kudu用MVCC（多版本并发控制）来实现数据的删改功能。更新、删除操作需要记录到特殊的

13、数据结构里，保存在内存中的DeltaMemStore或磁盘上的DeltaFIle里面。DeltaMemStore是B-Tree实现的，因此速度快，而且可修改。磁盘上的DeltaFIle是二进制的列式的块，和base数据一样都是不可修改的。因此当数据频繁删改的时候，磁盘上会有大量的DeltaFiles文件，Kudu借鉴了Hbase的方式，会定期对这些文件进行合并。3.对外接口 Kudu提供C+和JAVA API，可以进行单条或批量的数据读写，schema的创建修改。除此之外，Kudu还将与hadoop生态圈的其它工具进行整合。目前，kudu beta版本对Impala支持较为完善，支持用Impa

14、la进行创建表、删改数据等大部分操作。Kudu还实现了KuduTableInputFormat和KuduTableOutputFormat，从而支持Mapreduce的读写操作。同时支持数据的locality。目前对spark的支持还不够完善，spark只能进行数据的读操作。使用案例小米小米是Hbase的重度用户，他们每天有约50亿条用户记录。小米目前使用的也是HDFS + HBase这样的混合架构。可见该流水线相对比较复杂，其数据存储分为SequenceFile，Hbase和Parquet。在使用Kudu以后，Kudu作为统一的数据仓库，可以同时支持离线分析和实时交互分析。性能测试1. 和p

15、arquet的比较 图是官方给出的用Impala跑TPC-H的测试，对比Parquet和Kudu的计算速度。从图中我们可以发现，Kudu的速度和parquet的速度差距不大，甚至有些Query比parquet还快。然而，由于这些数据都是在内存缓存过的，因此该测试结果不具备参考价值。2.和Hbase的比较 图是官方给出的另一组测试结果，从图中我们可以看出，在scan和range查询上，kudu和parquet比HBase快很多，而random access则比HBase稍慢。然而数据集只有60亿行数据，所以很可能这些数据也是可以全部缓存在内存的。对于从内存查询，除了random access比H

16、Base慢之外，kudu的速度基本要优于HBase。3.超大数据集的查询性能 Kudu的定位不是in-memory database。因为它希望HDFS/Parquet这种存储，因此大量的数据都是存储在磁盘上。如果我们想要拿它代替HDFS/Parquet + HBase，那么超大数据集的查询性能就至关重要，这也是Kudu的最初目的。然而，官方没有给出这方面的相关数据。由于条件限制，网易暂时未能完成该测试。下一步，我们将计划搭建10台Kudu + Impala服务器，并用tpc-ds生成超大数据，来完成该对比测验。更多技术分享，请关注网易视频云官方网站或者网易视频云官方微信（vcloud163）进行交流与咨询