HDFS 单点改造方案对比
1背景目前，HDFS集群的架构包括了单个Name Node和若干个DataNode。Name Node负责两方面的事情：一方面是存储和管理整个命名空间，包括创建、修改、删除和列举文件目录等文件系统级别的操作；另一方面是管理Data Node和文件块。Data Node主要负责文件块的持久化存储和远程访问。
1.1命名空间管理HDFS的命名空间包含目录、文件和块。命名空间管理：是指命名空间支持对HDFS中的目录、文件和块做类似文件系统的创建、修改、删除、列表文件和目录等基本操作
1.2 块管理
A) 处理Data Node向NameNode注册的请求，处理datanode的成员关系，处理来自DataNode周期性的心跳。
B) 处理来自块的报告信息，维护块的位置信息。
C) 处理与块相关的操作：块的创建、删除、修改及获取块信息。
D) 管理副本放置（replica placement）和块的复制及多余块的删除。
目前HDFS为单NameNode模式，Namenode运行时将元数据及其块映射关系加载到内存中，随着集群数据量的增大，Namenode的内存空间也会遇到瓶颈。据实际生产经验统计如下：
文件数
数据块数
内存空间占用
3千万
3千万
约12GB
块管理 ≈ 7.8G，包括全部块副本信息
目录树 ≈ 4.3G，目录层次结构，包含文件块列表信息
10亿
10亿
约380GB
块管理 ≈ 240GB
目录树 ≈ 140GB
注：淘宝与百度等均以支撑10亿的文件数为设计目标，京东文件系统的业务对象主要为图片，电子书等，10亿文件量可能只是时间问题。
2方案对比 2.1 Federation HDFSHDFS Federation使用了多个独立的Namenode/namespace来使得HDFS的命名服务能够水平扩展。在HDFS Federation中的Namenode之间是联盟关系，他们之间相互独立且不需要相互协调。HDFS Federation中的Namenode提供了提供了命名空间和块管理功能。Federation中引入了block pool的概念，负责对该命名空间的数据块进行管理。命名空间和它所拥有的BlockPool统称为一个Namespace Volume。datanode被所有的Namenode用作公共存储块的地方。每一个datanode都会向所在集群中所有的Namenode注册，并且会周期性的发送心跳和块信息报告，同时处理来自Namenode的指令。
优点：namenode增加了集群存储数据容量与访问的并发处理，namenode中分为了2个部分:命名空间管理及其数据块管理；单个namenode down掉重启需要的时间比集中到一个namenode需要的时间变短；降低集群整体不可用的风险。
缺点：集群失去了统一的命名空间管理，单个namenode down掉对应该namenode的数据不可访问；多命名空间独立而不支持统一命名空间；
2.2 HDFS2
百度从2007年开始使用Hadoop，我们相信从那时候开始，HDFS逐渐开始被改造。从百度HDFS2的架构图可以看出大致分为2层，上面一层为命名空间管理，类似Federation的多命名空间设计思路，提供了几种命名空间管理方式：层级命名空间管理；S3扁平化命名空间管理；用户定制化命名空间。3者是平级的。文件管理与块管理不再包括在namenode。在对象管理层，整合了文件管理与块管理功能，同时也负责了数据块存储。
优点：
1、大部分耗时操作都属于文件对象管理层，不用经过Namespace
2、最耗CPU资源的若干操作中，仍需经过Namespace的只占13.7%
3、命名空间管理不再维护块信息，大部分操作都不需要加全局锁，可以更充分利用CPU资源；
4、文件对象管理服务直接就是水平可扩展的；
5、文件对象管理做为单独服务存在，可挂载不同类型命名空间，如S3；
6、改造后，10亿文件量，文件 ≈66GB，目录 ≈ 1GB，单节点命名空间就可以管理；
缺点：
HDFS2现阶段版本没有实现高可用性；
HDFS2借鉴了Lustre，Ceph，S3等的设计思想，调研结果如下：
Lustre
Ceph
GFS2
分布式元数据组织策略
随机，轮询等；各节点平坦存放INODE信息
动态子树分割，元数据服务维护INODE到根目录的路径；子树修改可以同步到每一个节点上的子树副本；
独立块，对象管理层
是
是，独立的对象管理层RADOS，通过P2PW维护内部的数据一致性和副本安全
推测是
元数据存储策略
共享对象存储
共享对象存储
共享存储bigtable
元数据定位
路径查询和权限控制需要根据目录层级遍历多个元数据服务。解决性能问题采用了客户端缓存和分布式锁机制
无需跨多台
特色
RADOS，CRUSH
支持小文件存储；支持低延迟的交互式请求
由于这些资料都不是官方发布，我们通过公布的一些架构图大致可以推断一些设计：
1、 在命名空间部分，用到了静态子树，动态子树分割，及其hash算法，猜测其树状命名空间是跨越节点的；
2、 对象层有文件管理及其块管理，猜测可能先通过树状命名空间获得文件的inode，及其位置，然后客户端直接到相应节点读取文件元数据，通过文件对象找到其块映射，及其块与datenode的映射关系，然后客户端再直接与datenode通信，进行相关块的读写操作，在树状命名空间，后面的对象层均可以实现冗余及其修复机制。
3、 像亚马逊的S3，文件系统最大的问题就是扩展性，完全取决于他的树状结构，扩展起来相当困难。亚马逊解决存储服务的时候，抛弃了树状，采取了很平坦的结构，对象存储的概念。S3对象存储概念，使得亚马逊支撑对象数可以支撑上千亿，是现在最大的存储集群。实现了S3的平坦两层命名空间，可用于存储百度的图片，MP3，PPT。当然如网盘类的应用可采用树状结构的命名空间。
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