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Apache Ozone 官网地址 https://ozone.apache.org/ 最新版本1.3.0 。
Apache Ozone 官网最新文档地址 https://ozone.apache.org/docs/1.3.0/ 。
Apache Ozone 源码地址 https://github.com/apache/ozone 。
Apache Ozone是一个高度可扩展、冗余的分布式对象存储,适用于分析、大数据和云原生应用,以在Kubernetes等容器化环境中有效地工作。Ozone支持S3兼容的对象API以及Hadoop兼容的文件系统实现。它针对高效的对象存储和文件系统操作进行了优化。建立高可用性、可复制的块存储层的Hadoop分布式数据存储(Hadoop Distributed Data Store, hds),像Apache Spark, Hive和YARN这样的应用程序在使用Ozone时无需任何修改即可工作;Ozone附带了一个Java客户端库、S3协议支持和一个命令行接口.
Apache Ozone 可与Cloudera 数据平台(CDP) 一起使用,可以扩展到数十亿个不同大小的对象。它被设计为原生的对象存储,可提供极高的规模、性能和可靠性,以使用 S3 API 或传统的 Hadoop API 处理多个分析工作负载。Ozone其发展是准备替代HDFS的下一代的大数据存储系统,着力要解决的目前HDFS存在的问题如NameNode的扩展性和小文件的性能问题.
先回顾一下HDFS,HDFS通过把文件系统元数据全部加载到数据节点Namenode内存中,给客户端提供了低延迟的元数据访问。由于元数据需要全部加载到内存,所以一个HDFS集群能支持的最大文件数,受Java堆内存的限制,上限大概是4亿~5亿个文件。所以HDFS适合大量大文件[几百兆字节(MB)以上]的集群,如果集群中有非常多的小文件,HDFS的元数据访问性能会受到影响。虽然可以通过各种Federation技术来扩展集群的节点规模,但单个HDFS集群仍然没法很好地解决小文件的限制.
Ozone是新一代的对象存储系统,其架构设计简单的可以总结为:
Ozone目前社区开发比较活跃;架构比较合理,在扩展性和小文件方面优异;其设计目标和应用场景也比较明确清晰:弥补HDFS的缺陷,替换HDFS在大数据领域的地位.
Ozone主要设计要点是可扩展性,它的目标是扩展到数十亿个对象;Ozone将命名空间管理和块空间管理分开;命名空间由名为Ozone Manager (OM)的守护进程管理,块空间由Storage Container Manager (SCM)管理。Ozone命名空间由多个存储体组成。存储卷也被用作存储会计的基础;Ozone由volumes、buckets、keys组成:
Ozone的核心组件:
客户端 :S3 Gateway 提供 s3 协议的客户端,Ozone FileSystem为兼容HDFS的文件系统客户端.
元数据服务器 。
数据服务器 :Datanodes用于存储数据,Containers就是block的集合,用于存储数据,其分布在Data Node上。所有数据都存储在数据节点上。客户端以块的形式写数据。Datanode将这些块聚合到一个存储容器中。存储容器是客户端写的关于块的数据流和元数据.
Containers是Ozone/ hdd的基本复制单元,它们由存储容器管理器(SCM)服务管理。容器是大的二进制存储单元(默认为5Gb),可以包含多个块,Container是数据复制(data replication)的基本单位.
Open | Close |
---|---|
mutable (不能删除,可追加写) | Immutable (可以删除,不能追加写) |
replicated with RAFT(Ratis) (写操作是通过 raft协议复制完成) | replicated with async container copy (删除操作和数据修复操作不需要raft协议) |
Raft leader is used to READ/WRITE (写操作需要通过Leader,只能通过Leader读写) | All the nodes can be used to READ (所以节点都可以读) |
Recon Server :系统监控和管理 。
Ozone管理器是名称空间管理器,存储容器管理器管理物理层和数据层,Recon是Ozone的管理接口。从另一个的视角来看Ozone,将其想象为构建在hdd(一个分布式块存储)之上的名称空间服务的Ozone Manager。可视化臭氧的方法是观察功能层;这里有元数据管理层,由Ozone管理器和存储容器管理器组成。数据存储层基本上是数据节点,由SCM管理。由Ratis提供的复制层用于复制元数据(OM和SCM),也用于在数据节点上修改数据时保持一致性。Recon管理服务器与Ozone的所有其他组件进行通信,并为Ozone提供统一的管理API和用户体验。协议总线允许通过其他协议扩展Ozone。目前只有通过协议总线构建的S3协议支持。协议总线提供了一个通用概念,可以实现调用O3 Native协议的新文件系统或对象存储协议。Apache Ratis是开源的java版的raft协议的实现。对于数据和元数据都用了Raft协议来保障数据的一致性和高可用.
写入数据时,向Ozone管理器请求一个块,Ozone管理器会返回一个块并记住该信息 。
当读取该文件时,由Ozone Manager返回需要块的地址.
# 如果是用于开发测试,可以通过容器启动Ozone;启动一体化Ozone容器最简单的方法是从docker hub中使用最新的docker镜像,该容器将运行所需的元数据服务器(Ozone Manager、Storage container Manager)、一个数据节点和S3兼容的REST服务器(S3 Gateway)。
docker run -p 9878:9878 -p 9876:9876 apache/ozone
# 本地多容器集群,如果要部署伪集群,每个组件在自己的容器中运行,则可以使用docker-compose启动,从docker hub中的映像中提取这些文件
docker run apache/ozone cat docker-compose.yaml > docker-compose.yaml
docker run apache/ozone cat docker-config > docker-config
# docker-compose启动集群
docker-compose up -d
# 如果需要多个数据节点,可以按比例扩展:
docker-compose up -d --scale datanode=3
访问Ozone Recon的控制台页面http://hadoop3:9888 ,查看概览可以看下Datanodes、Pipelines、Volumes、Buckets、Keys等,还可以查看数据节点信息 。
可以在一个真正的集群中设置臭氧,建立一个真正的集群,其组成部分 。
# 下载ozone最新版本的1.3.0
wget https://dlcdn.apache.org/ozone/1.3.0/ozone-1.3.0.tar.gz
# 解压文件
tar -xvf ozone-1.3.0.tar.gz
# 进入目录
cd ozone-1.3.0
# 配置文件位于ozone根目录下的etc/hadoop/ozone-site.xml
<property>
<name>ozone.metadata.dirs</name>
<value>/data/disk1/meta</value>
</property>
ozone.scm.names 。
<property>
<name>ozone.scm.names</name>
<value>scm.hadoop.apache.org</value>
</property>
ozone.scm.datanode.id.dir 。
<property>
<name>ozone.scm.datanode.id.dir</name>
<value>/data/disk1/meta/node</value>
</property>
ozone.om.address 。
<property>
<name>ozone.om.address</name>
<value>ozonemanager.hadoop.apache.org</value>
</property>
# scm初始化
ozone scm --init
# scm启动
ozone --daemon start scm
# om初始化
ozone om --init
# om启动
ozone --daemon start om
# 数据节点启动
ozone --daemon start datanode
# 简洁启动
ozone scm --init
ozone om --init
start-ozone.sh
Ozone shell是从命令行与Ozone交互的主要接口,其背后使用Java API。如果不使用ozone sh命令,就无法访问一些功能。例如
所有这些都是一次性的管理任务。应用程序可以使用其他接口,如Hadoop兼容文件系统(o3fs或ofs)或S3接口来使用臭氧,而不需要这个CLI.
# 查看卷的帮助ozone sh volume --help# 查看具体操作帮助ozone sh volume create --help# 创建卷ozone sh volume create /vol1# 查看卷信息ozone sh volume info /vol1# 列出卷ozone sh volume list /
# 创建桶ozone sh bucket create /vol1/bucket1# 查看桶ozone sh bucket info /vol1/bucket1# 存储键数据ozone sh key put /vol1/bucket1/anaconda-post.log /anaconda-post.log# 查看键数据ozone sh key info /vol1/bucket1/anaconda-post.log# 读取键数据到本地ozone sh key get /vol1/bucket1/anaconda-post.log /data/
# 指定URLozone sh bucket info o3://172.28.0.8:9862/vol1/bucket1
Hadoop兼容的文件系统接口允许像Ozone这样的存储后端轻松集成到Hadoop生态系统中。Ozone文件系统是一个与Hadoop兼容的文件系统.
目前,Ozone支持o3fs://和ofs://两种方案。o3fs和ofs之间最大的区别在于,o3fs只支持单个桶上的操作,而ofs支持跨所有卷和桶的操作,并提供所有卷/桶的完整视图.
卷和挂载位于OFS文件系统的根级别。桶自然列在卷下。键和目录位于每个桶的下面。注意,对于挂载,目前只支持临时挂载/tmp.
请将下面内容添加到core-site.xml中.
<property> <name>fs.ofs.impl</name> <value>org.apache.hadoop.fs.ozone.RootedOzoneFileSystem</value></property><property> <name>fs.defaultFS</name> <value>ofs://hadoop3/</value></property>
将ozone- filessystem -hadoop3.jar文件添加到类路径中(注意如果使用Hadoop 2.X,使用ozone- filessystem -hadoop2-*.jar) 。
export HADOOP_CLASSPATH=/opt/ozone/share/ozone/lib/ozone-filesystem-hadoop3-*.jar:$HADOOP_CLASSPATH
设置了默认的文件系统,用户就可以运行ls、put、mkdir等命令.
# 创建卷,也即是创建目录hdfs dfs -mkdir /volume1# 创建桶,也即是创建二级目录hdfs dfs -mkdir /volume1/bucket1# 写入数据文件hdfs dfs -put /tmp/data.txt /volume1/bucket1/# 查看文件hdfs dfs -ls /volume1/bucket1/
通过Ozone的shell也能查看对应的信息 。
# o3fshdfs dfs -ls o3fs://bucket.volume.cluster1/prefix/# ofshdfs dfs -ls ofs://cluster1/volume/bucket/prefix/
Recon API v1是一组HTTP端点,可帮助了解Ozone集群的当前状态,并在需要时进行故障排除.
标记为admin的端点只能由Ozone中指定的Kerberos用户访问。安全集群的Administrators或ozone.recon.administrators配置.
Property | Value |
---|---|
ozone.security.enabled | true |
ozone.security.http.kerberos.enabled | true |
ozone.acl.enabled | true |
# 获取容器curl http://hadoop3:9888/api/v1/containers
这个相当于管理页面的后台接口 。
最后此篇关于下一代大数据分布式存储技术ApacheOzone初步研究的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于下一代大数据分布式存储技术ApacheOzone初步研究的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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