解密华为云FusionInsight MRS单集群2万节点优化实践

【导读】

7月9日，中国信通院在大数据产业峰会·成果发布会上公布了本次大数据产品能力评估的结果。不难看出，随着5G、互联网、IoT的发展，大数据技术在分布式批处理平台的基础能力方面进一步加强，针对大规模单集群的能力尤为看重，其中华为云FusionInsight MRS成功突破单集群2万+节点，刷新业内记录。

数据分析技术加速大规模单集群落地

众所周知，企业最早的分析系统是Share Everything单机形态，为了满足不断增加的数据分析诉求，后续催生了小型机市场与Shared Disk，架构思路依然是在单系统或者共享存储Disk上不断的增强单系统的处理能力。为了突破单机的瓶颈，有开拓者通过Shared Nothing架构进行创新，即各个处理单元都有自己私有的CPU、内存、硬盘等，不存在共享资源，从而实现大规模的并行分析。此时的创新都是基于专有硬件进行，系统建设成本高，导致部分企业通过定期删除系统里的数据来避免扩容，极大压抑了企业数据分析的诉求。

为了解决海量数据分析诉求和降低系统建设成本，两种全新的架构系统应运而生，一种是基于通用服务器的Share Nothing架构，最典型的代表是基于数据库发展的MPP系统；另一种是海量数据分析的Hadoop大数据分析系统。

MPP系统受限于单点瓶颈的架构设计，扩展性不足，导致其进行海量数据时能力不足；而原生的Hadoop系统由于一开始就瞄准PB/EB级的数据，在TB级的小数据交互式分析中存在不足，虽然解决了海量数据分析问题，但是并不能帮助客户减少原有烟囱投资的系统，导致企业各种分析系统烟囱林立，形成数据孤岛。

时至今日，5G、互联网、IoT迅猛发展，数据的规模量级与种类都在极速增长，对大数据平台的数据分析能力提出了更高的要求，如何实现统一的基础数据供各个业务分析系统使用，面向海量租户如何提供隔离的、高并发的交互式分析引擎，避免数据搬迁、减少数据冗余、消除数据孤岛等成为大数据平台急需解决的问题。

为此，一个具备全量数据统一分析的融合大数据平台才是企业的心之所向，既要实现全量数据的统一分析，又要支持批、流、交互式融合分析的不断演进，还要满足面向未来发展可无限扩展的可能，支持平滑扩展和演进。超大规模单集群在大数据平台中的重要性显而易见，既免去了多集群数据间的重复拷贝搬迁，减少了数据冗余，有效消除数据孤岛，又为数据分析的时效性提供了保障，加速数据价值变现。

超大规模集群的技术痛点

对于一个分布式系统来说，当集群规模由小变大以后，简单的问题都会变得异常复杂。归结起来，超大规模集群主要面临以下3大技术挑战：

1.     如何实现面向多租户场景的批、流、交互式混合负载的高效调度

数据的集中存储可以通过超大集群来有效解决，而数据价值则需大量的分析来释放。超大规模集群应该实现数据T+0实时数据入湖、全量数据批量分析、数据分析师的交互式探索分析等能力，加速数据价值变现，确保平台的价值最大化，这些都是调度系统需要解决的重要问题。

2.     如何面对存储、计算、管理方面的新挑战，突破多个组件的瓶颈限制

计算方面：随着集群规模变大，YARN的ResourceManager可调度资源和可并行任务随之增多，这对中心调度进程提出了更高的要求，如果调度速度跟不上，作业任务会在集群入口处堆积，导致集群的计算资源无法有效利用。

存储方面：随着存储容量的增加，HDFS在大规模集群上需要管理的文件对象增多，HDFS NameNode与Hive的元数据量也会相应增加。虽然开源社区提供了NameNode联邦机制，但需要应用层感知不同NameNode的命名空间，使用和维护都会变得异常复杂，还容易出现各命名空间之间映射的数据量不均衡的问题。同时，Hive元数据量增加会对元数据库形成极大压力，极易导致SQL语句堆积在元数据查询环节造成阻塞。

运维管理方面：随着集群规模变大，平台的运维管理也会遇到瓶颈问题。如系统的监控系统，当节点从5000变为20000的时候，每秒处理的监控指标会从每秒60万增加到200多万条。

3.     如何提升大规模集群的可靠性和运维能力，确保集群不停服

平台的可靠性一直是平台运维部门最关注的点，当集群承担了全集团的全量数据统一加工分析之后，就意味着集群必须24小时永远在线，但是技术会不断发展，平台必须要确保系统可以支持后续的更新与升级，以确保集群可面相未来持续演进、发展。

另外，随着集群规模的增加，机房空间不足的问题将凸显出来。如果简单地将一个大集群跨机房部署，在带宽负载和可靠性上，都会面临比较大的挑战。如何做到机房级的可靠性，对一个超大规模的集群也至关重要。

解密FusionInsight MRS超大规模集群优化实践

针对以上各方面的挑战，华为云FusionInsight MRS 2万+规模的单集群又是如何实现的呢？下面一起来看看：

自研Superior超级调度器，解决超大规模调度效率和面向多租户场景的混合负载问题

FusionInsight MRS引入数据虚拟化引擎，在统一大集群上提供交互式查询能力，解决面向分析师的查询效率问题；通过自研Superior调度器为租户同时分配保留资源与共享资源，满足多样化的负载，对于更重要的业务，可将一批固定的机器分配给租户实现绑定固定资源池，做到物理上的隔离；通过计算引擎和调度引擎的协同，做到了数据不出湖，实现了在一个大平台上的业务闭环。

在多租户能力方面，通过以下三种方式加强细粒度的隔离，避免租户间相互争抢资源：

标签存储：给承载存储资源的DataNode打标签，在文件写入时指定标签，实现了最大程度的存储资源隔离。该特性可以有效应用于冷热数据存储和硬件资源异构的场景。

多服务：在同一个集群中的不同主机资源上，部署多个同种服务，不同的应用可根据需求，使用各自的服务资源，并且相互之间互不干扰。

多实例：在同一个集群中的同一台主机资源上，独立部署同种服务的多个实例资源，以达到主机资源的充分利用，不与其它服务实例共享。

技术攻坚，突破计算、存储、管理等各方面的瓶颈

在计算任务的调度效率方面，通过专利调度算法进行优化，将一维的调度转换为二维调度，实现了相对开源调度器在效率上数倍提升。在实测表现中， Superior相对开源Capacity性能在同步调度情况下快30倍，在异步调度情况下快2倍。

同时通过进一步优化， Superior实现了35万/s个Container的调度速率，并且集群资源利用率达到98%以上，为大规模集群的平稳商用奠定了坚实的基础。

下图是分别在Superior和Capacity下关于“资源利用率”的监控视图。

Superior资源利用率接近100%

Capacity资源利用率不足

在存储方面，Hadoop社区为解决HDFS在文件对象管理上的瓶颈，推出了联邦解决方案。但是大量不同命名空间的引入，直接导致上层业务在开发、管理、维护上复杂度上升。随后，社区又推出了Router Based Federation特性，由于在NameNode之上加了一层Router进行交互，导致性能下降。

为此，华为云FusionInsight MRS做了针对性优化：

通过在大集群生产环境中识别关键瓶颈，利用合并单次读写流程中的交互次数、使用改良的数据通信压缩算法等技术方案，将性能下降控制在4%以内。

为解决不同命名空间之间数据不均衡的问题，利用DataMovementTool自动均衡不同命名空间之间的数据，降低了集群维护成本。

虽然Hive的社区推出了Metastore Cache来解决Hive元数据面对表/分区的问题，但伴随数据量的增多，多个Metastore之间的缓存一致性问题并未有效解决。华为云FusionInsight MRS通过引入分布式缓存Redis作为替代方案，结合分布式锁、缓存黑白名单机制、缓存生命周期管理等技术手段增强了Metastore Cache的可用性。

在运维管理面方面，当集群规模增长到2万节点后，运维压力陡然增加：

系统需要采集的监控指标数量也从原来的每秒采集60万+条数据，增长到200万+条

告警并发处理从原来的200条/s增长到1000条/s

配置管理的总条目数从50万增长到200多万

华为云FusionInsight MRS结合新版本特性，利用Flink、HBase、Hadoop、Elasticsearch等成熟的分布式组件技术，将原来的集约主从模式调整成了可弹性伸缩的分布式模式，成功解决了运维管理面临的难题。

通过滚动升级/补丁、任务级“断点续传”、跨AZ高可用等部署能力，保障平台持续稳定运行

滚动升级/补丁：为了实现实现平台升级/补丁等操作的业务无感知，滚动升级功能是必不可少的。但社区能力却不支持滚动升级，如Hadoop2到Hadoop3的大版本升级，这意味着很多超大集群无法使用得到最新技术的加持，极大限制了业务的发展。华为云FusionInsight MRS通过对社区接口的兼容性处理，成功实现了Hadoop大版本间的滚动升极，并在1万+节点集群规模的滚动升级中有了成功案例。

任务级“断点续传”：在大规模集群上，持续运行着一些超大任务，动辄包含几十万个Container，这类任务往往运行时间长，中间一旦出现个别故障，有可能导致任务需重新执行，造成大量的计算资源白白浪费。

华为云FusionInsight MRS提供了多种机制保障任务的可靠运行，例如：

当Hive beeline断连、Hive Server重启、MapReduce JobHistory无响应等都会导致Hive任务失败，从而只能重跑任务。华为云FusionInsight MRS推出了Hive不中断业务的能力，将beeline提交的任务与Yarn上运行的任务进行关联，并实时刷新任务执行状态，当beeline或者Hive Server发生异常时，不再中断正在执行的Yarn任务，任务得以继续运行直至成功。并且将JobHistory的状态进行解耦，去除JobHistory异常对任务的影响。

Yarn中的Application      Master故障后，虽然能够立即被其它的节点拉起，但之前已执行的计算任务只能从头开始重新执行。为解决这一问题，华为云FusionInsight MRS提供了Application Master的断点续传能力，记录任务的执行状态，区分任务执行进度，待Application Master因故障重新被拉起后，依然可以按照之前记录的状态继续执行。

跨AZ高可用：2万节点的大规模集群，由于受限机房空间规划限制，单集群跨AZ部署成为一个不二选择。但不同的AZ之间毕竟无法像同一个机房一样提供充足的带宽，为此华为云FusionInsight MRS分别在计算、存储两方面提供了消减优化措施：

存储上提供感知AZ的文件存储策略，将文件自身及其副本分别放置在不同的AZ上，用户发起读写操作时，优先在本AZ内寻找资源，只有在AZ故障的极端场景下，才会出现跨AZ的网络读写流量。

计算上提供感知AZ的任务调度机制，将用户提交的任务充分分配在同一个AZ内完成，避免同一个任务的不同计算单元之间消耗网络资源。

通过以上的存储块放置策略和计算任务的本地化调度，还可实现单集群跨AZ的高可用，单AZ故障的时候，核心数据和计算任务不受影响。

【结束语】

先进技术推动产业发展，华为云FusionInsight MRS单集群突破2万+节点，加速了政企客户数字化转型。相信大集群技术会持续前行，不断满足企业大数据应用多场景融合的核心述求。

未来，在大集群技术基础上进一步实现存算分离，通过统一的元数据和安全管理，实现数算分离（数据+元数据和计算分离），从而实现数据在更大范围的共享，进而实现一份数据，多个计算集群的灵活部署和弹性伸缩，通过平滑扩展的架构，达到10万级、百万级别的集群规模。

MapReduce FusionInsight

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