江建舉，仵 博，孟憲軍，馮延蓬，何國坤

（深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院 教育技術(shù)與信息中心，廣東 深圳518055）

基于信息化爆炸產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)非常復(fù)雜，既包含了結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)、也包含了非結(jié)構(gòu)化的文本、視頻、圖像等信息[1]．針對(duì)大數(shù)據(jù)的研究也逐漸成為業(yè)界研究的焦點(diǎn)，大數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲(chǔ)、集成、分析和安全等問題成為主要的研究目標(biāo)[2]．其中基于分布式并行文件系統(tǒng)的分布式存儲(chǔ)技術(shù)是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)研究的首要選擇，當(dāng)前業(yè)界分別提出了GFS、PPFS、GPFS、PVFS、PFS和 HDFS等分布式文件系統(tǒng)．Hadoop是一套用于海量數(shù)據(jù)處理的系統(tǒng)基礎(chǔ)平臺(tái)，能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行分布式處理．Hadoop平臺(tái)的基本組件HDFS是當(dāng)前應(yīng)用和研究最廣泛的一種大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分布式文件系統(tǒng)，其本質(zhì)上是一種流式分塊文件系統(tǒng)，基本的設(shè)計(jì)是處理大文件（文件大小通常大于64MB），在處理海量小文件時(shí)，在擴(kuò)展性和性能方面將產(chǎn)生嚴(yán)重問題[3]．本文研究一種改進(jìn)的 Hadoop文件存儲(chǔ)優(yōu)化策略，通過文件大小的預(yù)處理，進(jìn)行小文件的歸并，提出一種新的元數(shù)據(jù)管理策略和通用文件存儲(chǔ)模式，從而解決HDFS處理海量小文件導(dǎo)致的性能問題，可以為各種應(yīng)用場景提供服務(wù)．

1 Hadoop平臺(tái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)描述

Hadoop平臺(tái)核心為分布式文件系統(tǒng) HDFS和分布式編程模型MapReduce．HDFS是Hadoop平臺(tái)的底層文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，它是一種運(yùn)行在大量廉價(jià)硬件上的分布式文件系統(tǒng)，主要負(fù)責(zé)分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理，具有高容錯(cuò)性，雖然部署在低成本的硬件上，但是能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)存取服務(wù)，其核心是以數(shù)據(jù)流的方式來訪問存儲(chǔ)文件，這極大的提高了系統(tǒng)存取文件的速度和效率．HDFS采用Master/Slaver體系架構(gòu)，其中Master為一個(gè)作為名稱節(jié)點(diǎn)的 NameNode，Slaver為多個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的DataNode．名稱節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)目錄、文件及數(shù)據(jù)存取等元數(shù)據(jù)信息管理和維護(hù)，主要完成管理元數(shù)據(jù)和文件塊、簡化元數(shù)據(jù)更新操作、監(jiān)聽和處理客戶端及數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的請(qǐng)求、心跳檢測(cè)等功能．?dāng)?shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)基本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和對(duì)自己存儲(chǔ)資源進(jìn)行管理和計(jì)算，主要完成數(shù)據(jù)塊的讀寫、定期向名稱節(jié)點(diǎn)報(bào)告狀態(tài)、執(zhí)行數(shù)據(jù)塊的流水線復(fù)制等功能．

在HDFS中，一個(gè)文件被劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)塊（默認(rèn)數(shù)據(jù)塊大小為 64MB）并被分散存儲(chǔ)在不同的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上，每個(gè)數(shù)據(jù)塊都能通過數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的相互復(fù)制而具有多個(gè)備份．當(dāng)用戶訪問文件時(shí)，首先是把包含了文件名稱的操作申請(qǐng)發(fā)送給名稱節(jié)點(diǎn)，名稱節(jié)點(diǎn)會(huì)將相關(guān)的元數(shù)據(jù)信息包括該文件對(duì)應(yīng)的Block和Block在數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的位置信息等反饋給用戶．用戶端根據(jù)獲得的元數(shù)據(jù)信息直接和相應(yīng)的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)建立連接，進(jìn)行具體的文件讀、寫、刪除等操作．HDFS文件系統(tǒng)的文件操作結(jié)構(gòu)圖如圖1所示．

圖1 HDFS系統(tǒng)文件操作示意圖

2 HDFS存取小文件I/O優(yōu)化策略

2.1 HDFS存取小文件 I/O性能分析

當(dāng)前的信息技術(shù)大發(fā)展背景下，多種信息渠道獲取大量的數(shù)據(jù)，這些海量數(shù)據(jù)尺寸大小各異，訪問頻繁．HDFS的初始設(shè)計(jì)是流式存取大文件，當(dāng)處理大量小文件時(shí)，會(huì)產(chǎn)生如下明顯的性能瓶頸問題：大量文件將占用大量的內(nèi)存空間，因?yàn)槊Q節(jié)點(diǎn)將文件系統(tǒng)的命名空間存儲(chǔ)于系統(tǒng)內(nèi)存，每個(gè)小文件的元數(shù)據(jù)信息大約占用150bit內(nèi)存空間，3個(gè)Block副本大約占用368bit內(nèi)存空間，這樣數(shù)量龐大的小文件將極大消耗名稱節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存空間；HDFS主要設(shè)計(jì)用于提供流式數(shù)據(jù)訪問模式，這種方式適用于大文件，當(dāng)訪問大量小文件時(shí)，會(huì)出現(xiàn)比較高的訪問成本．對(duì)于小文件的檢索，通常會(huì)導(dǎo)致從一個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)到另外一個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的大量搜索和跳躍；HDFS中元數(shù)據(jù)頻繁交互，元數(shù)據(jù)的處理是非常耗時(shí)的操作．對(duì)于海量小文件的操作，元數(shù)據(jù)操作消耗了大部分時(shí)間，小文件的I/O只占用少部分時(shí)間．小文件的操作，需要多次和名稱節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交互，極大的增加了名稱節(jié)點(diǎn)的負(fù)擔(dān)，同時(shí)因?yàn)樾枰啻蝧eek,也會(huì)在數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上產(chǎn)生跳躍，這一切都將增加HDFS的負(fù)載，從而導(dǎo)致大量小文件I/O性能的極大下滑．

針對(duì)HDFS處理海量小文件進(jìn)行性能優(yōu)化，是目前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究的熱門方向．MACKEY等[4]人提出利用Hadoop Archive技術(shù)進(jìn)行小文件的歸并，提高了 HDFS的元數(shù)據(jù)的存取效率；Liu XuHui等[5]提出一種新的方法優(yōu)化大量WebGIS小文件的HDFS存儲(chǔ)策略；Dong Bo等[6]提出了一種優(yōu)化大量PPT文件的HDFS存儲(chǔ)新策略；趙曉勇等[7]提出了一種新的基于Hadoop的海量MP3文件存儲(chǔ)架構(gòu)，優(yōu)化MP3文件的存儲(chǔ)訪問．以上的研究基本都是基于某些特定應(yīng)用，并不能適應(yīng)優(yōu)化 HDFS存取一般的大小文件混合的海量數(shù)據(jù)．張波[8]通過增加同一機(jī)架內(nèi)增加名稱節(jié)點(diǎn)和增加相應(yīng)元數(shù)據(jù)的方式對(duì)HDFS存取小文件進(jìn)行優(yōu)化操作，有效的提高了小文件I/O的性能．本文將從文件預(yù)處理、增加操作元數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)批處理操作等幾個(gè)方面進(jìn)行HDFS存取小文件的優(yōu)化研究．

2.2 通用的優(yōu)化HDFS小文件存取策略

針對(duì)增加的元數(shù)據(jù)信息，名稱節(jié)點(diǎn)需要維護(hù)所有的元數(shù)據(jù)信息，因?yàn)樾∥募暮Ａ繑?shù)量需要消耗大量的內(nèi)存，所以名稱節(jié)點(diǎn)需要采用元數(shù)據(jù)緩存技術(shù)，通過LRU（近期最少使用算法）的替換策略進(jìn)行名稱節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存元數(shù)據(jù)管理．針對(duì)小文件頻繁的讀寫操作，為了優(yōu)化名稱節(jié)點(diǎn)更新元數(shù)據(jù)的效率，采用負(fù)載小文件的整體Block作為向名稱節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求和更新元數(shù)據(jù)的策略，主要策略是當(dāng)單個(gè)小文件寫操作結(jié)束后暫時(shí)不進(jìn)行名稱節(jié)點(diǎn)中元數(shù)據(jù)的更新修改操作，從而減少名稱節(jié)點(diǎn)的頻繁訪問．只有滿足以下幾個(gè)條件如Block空間寫滿、新用戶對(duì)該Block產(chǎn)生了讀請(qǐng)求、一定時(shí)間段內(nèi)該Block沒有新的讀寫請(qǐng)求時(shí)，才通知名稱節(jié)點(diǎn)進(jìn)行元數(shù)據(jù)的批處理更新操作．這種元數(shù)據(jù)的批處理更新策略可以加快系統(tǒng)小文件的I/O速度，并明顯減輕名稱節(jié)點(diǎn)的元數(shù)據(jù)更新負(fù)擔(dān)．本文對(duì)HDFS進(jìn)行優(yōu)化擴(kuò)展的存取架構(gòu)如圖2所示．

圖2 優(yōu)化的HDFS小文件存取架構(gòu)圖

3 實(shí)驗(yàn)性能評(píng)估

本次測(cè)試的實(shí)驗(yàn)環(huán)境是六臺(tái)曙光A840r-H思路四核服務(wù)器，其中一臺(tái)作為名稱節(jié)點(diǎn)，其他五臺(tái)作為數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，操作系統(tǒng)均為 64位 Red Hat linux 5，Hadoop版本是1.2.1 stable，JDK版本為1.6.0.24．實(shí)驗(yàn)中用10萬個(gè)小文件進(jìn)行測(cè)試，文件的大小從1k-1M大小不等的小文件．本次測(cè)試主要通過寫 10萬個(gè)文件的完成時(shí)間和期間名稱節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存占用率兩個(gè)方面進(jìn)行傳統(tǒng)HDFS系統(tǒng)和優(yōu)化的HDFS系統(tǒng)的小文件I/O效率比較測(cè)試．

根據(jù)測(cè)試結(jié)果分析，在傳統(tǒng)HDFS架構(gòu)下，隨著小文件數(shù)量的增加，寫文件的時(shí)間明顯呈現(xiàn)明顯增長，而且增長時(shí)間越來越大，說明傳統(tǒng)HDFS在處理大量小文件寫操作時(shí)I/O性能下降明顯，必須進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化操作．在優(yōu)化的HDFS系統(tǒng)下，相同數(shù)量的小文件寫文件的時(shí)間相對(duì)降低，而且隨著小文件數(shù)量的倍增寫文件時(shí)間呈線性增長，表明優(yōu)化后的HDFS處理小文件時(shí)性能穩(wěn)定提升．寫文件時(shí)間示意圖如圖3所示．

根據(jù)測(cè)試結(jié)果分析，在傳統(tǒng)HDFS架構(gòu)下，名稱節(jié)點(diǎn)在處理大量小文件寫操作時(shí)內(nèi)存使用率一直維持在一個(gè)相對(duì)比較高的狀態(tài)，如果小文件數(shù)量過于龐大，將會(huì)導(dǎo)致名稱節(jié)點(diǎn)內(nèi)存占滿而使系統(tǒng)吞吐率急速下滑．而在優(yōu)化的HDFS系統(tǒng)下，名稱節(jié)點(diǎn)寫文件時(shí)的內(nèi)存使用率一直保持在一個(gè)較低的狀態(tài)，說明小文件寫操作的批處理有效提高了小文件的I/O性能．寫文件時(shí)內(nèi)存使用率示意圖如圖4所示．

圖3 寫文件時(shí)間圖

圖4 寫文件時(shí)名稱節(jié)點(diǎn)內(nèi)存利用率（%）

實(shí)驗(yàn)結(jié)果可見，在HDFS系統(tǒng)傳統(tǒng)架構(gòu)下，增加相應(yīng)的元數(shù)據(jù)，進(jìn)行文件的預(yù)處理，提高了HDFS系統(tǒng)寫小文件的性能，并較好地降低了名稱節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存瓶頸問題，能夠適應(yīng)不同場合提高HDFS存取海量文件的性能．

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