devbox
我家自动化
这个屌丝很懒，什么也没留下！
关注作者
热门标签
热门文章
当前位置:   article > 正文

万台规模 HDFS 集群升级 HDFS 3.x 有哪些坑？

作者：我家自动化 | 2024-06-15 05:26:42

赞

踩

hdfs 2.7 升级到3

vivo 互联网大数据团队-Lv Jia

Hadoop 3.x的第一个稳定版本在2017年底就已经发布了，有很多重大的改进。

在HDFS方面，支持了Erasure Coding、More than 2 NameNodes、Router-Based Federation、Standby NameNode Read、FairCallQueue、Intra-datanode balancer 等新特性。这些新特性在稳定性、性能、成本等多个方面带来诸多收益，我们打算将HDFS集群升级到HDFS 3.x 版本。

本篇文章会介绍我们是如何将CDH 5.14.4 HDFS 2.6.0 滚动升级到HDP-3.1.4.0-315 HDFS 3.1.1版本，是业界为数不多的从CDH集群滚动升级到HDP集群的案例。在升级中遇到哪些问题？这些问题是如何解决掉的？本篇文章具有非常高的参考借鉴价值。

一、 背景

vivo离线数仓Hadoop集群基于CDH 5.14.4版本构建，CDH 5.14.4 Hadoop版本：

2.6.0+cdh5.14.4+2785，是Cloudera公司基于Apache Hadoop 2.6.0版本打入了一些优化patch后的Hadoop发行版。

近几年随着vivo业务发展，数据爆炸式增长，离线数仓HDFS集群从一个扩展到十个，规模接近万台。随着 HDFS 集群规模的增长，当前版本的HDFS的一些痛点问题也暴露出来：

  • 在当前低版本的HDFS，线上环境NameNode经常出现RPC性能问题，用户Hive/Spark离线任务也会因为NameNode RPC性能变慢导致任务延迟。

    一些RPC性能问题在HDFS 3.x版本均已修复，当前只能通过打入HDFS高版本patch的方式解决线上NameNode RPC性能问题。

    频繁的patch合并增加了HDFS代码维护的复杂度，每一个patch的上线都需要重启NameNode或者DataNode，增加了HDFS集群的运维成本。

  • 线上HDFS集群使用viewfs对外提供服务，公司内部业务线众多，很多业务部门申请了独立的HDFS客户端访问离线数仓集群。当修改线上HDFS配置后，更新HDFS客户端配置是一件非常耗时且麻烦的事情。

  • HDFS 2.x不支持EC，冷数据无法使用EC来降低存储成本。

Hadoop 3.x的第一个稳定版本在2017年底就已经发布了，有了很多重大的改进。在HDFS方面，支持了Erasure Coding、More than 2 NameNodes、Router-Based Federation、Standby NameNode Read、FairCallQueue、Intra-datanode balancer 等新特性。HDFS 3.x新特性在稳定性、性能、成本等多个方面带来诸多收益。

  • HDFS Standby NameNode Read、

    FairCallQueue新特性以及HDFS 3.x NameNode RPC优化patch能极大提升我们当前版本HDFS集群稳定性与RPC性能。

  • HDFS RBF替代viewfs，简化HDFS客户端配置更新流程，解决线上更新众多HDFS客户端配置的痛点问题。

  • HDFS EC应用冷数据存储，降低存储成本。

基于以上痛点问题与收益，我们决定将离线数仓HDFS集群升级到 HDFS 3.x版本。

二、 HDFS 升级版本选择

由于我们Hadoop集群基于CDH 5.14.4版本构建，我们首先考虑升级到CDH高版本。CDH 7提供HDFS 3.x发行版，遗憾是CDH 7没有免费版，我们只能选择升级到Apache版本或者Hortonworks公司提供的HDP发行版。

由于Apache Hadoop没有提供管理工具，对于万台规模的HDFS集群，管理配置、分发配置极其不方便。因此，我们选择了Hortonworks HDP发行版，HDFS管理工具选择Ambari。

Hortonworks提供的最新的稳定的免费的Hadoop发行版为HDP-3.1.4.0-315版本。Hadoop版本为Apache Hadoop 3.1.1版本。

三、HDFS 升级方案制定

3.1 升级方案

HDFS官方提供两种升级方案：Express 和 RollingUpgrade。

  • Express 升级过程是停止现有HDFS服务，然后使用新版本HDFS启动服务，会影响线上业务正常运行。

  • RollingUpgrade 升级过程是滚动升级，不停服务，对用户无感知。

鉴于HDFS停服对业务影响较大，我们最终选择 RollingUpgrade方案。

3.2 降级方案

RollingUpgrade 方案中， 有两种回退方式：Rollback 和 RollingDowngrade 。

  • Rollback 会把HDFS版本连同数据状态回退到升级前的那一刻 ，会造成数据丢失。

  • RollingDowngrade 只回退HDFS版本，数据不受影响。

我们线上 HDFS 集群是不能容忍数据丢失的，我们最终选择 RollingDowngrade 的回退方案。

3.3  HDFS 客户端升级方案

线上 Spark、Hive、Flink 、OLAP等计算组件重度依赖HDFS Client，部分计算组件版本过低，需要升级到高版本才能支持HDFS 3.x，升级HDFS Client有较高风险。

我们在测试环境经过多轮测试，验证了HDFS 3.x兼容HDFS 2.x client读写。

因此，我们本次HDFS升级只升级NameNode、JournalNode、DataNode组件，HDFS 2.x Client等YARN升级后再升级。

3.4 HDFS 滚动升级步骤

RollingUpgrade 升级的操作流程在 Hadoop 官方升级文档中有介绍，概括起来大致步骤如下：

  1. JournalNode升级，使用新版本依次重启 JournalNode。

  2. NameNode升级准备，生成 rollback fsimage文件。

  3. 使用新版本Hadoop重启 Standby NameNode，重启 ZKFC。

  4. NameNode HA主从切换，使升级后的 NameNode 变成 Active 节点。

  5. 使用新版本 Hadoop 重启另一个 NameNode，重启 ZKFC。

  6. 升级 DataNode，使用新版本 Hadoop 滚动重启所有 DataNode 节点。

  7. 执行 Finalize，确认HDFS集群升级到新版本。

四、管理工具如何共存

HDFS 2.x集群，HDFS、YARN、Hive、HBase等组件，使用CM工具管理。由于只升级HDFS，HDFS 3.x使用Ambari管理，其它组件如YARN、Hive仍然使用CM管理。HDFS 2.x client不升级，继续使用CM管理。Zookeeper使用原CM部署的ZK。

具体实现：CM Server节点部署Amari Server，CM Agent节点部署Ambari Agent。

4bde6cbf50bb175bdf6b08b25102a865.png

如上图所示，使用Ambari工具在master/slave节点部署HDFS 3.x NameNode/DataNode组件，由于端口冲突，Ambari部署的HDFS 3.x会启动失败，不会对线上CM部署的HDFS 2.x集群产生影响。

HDFS升级开始后，master节点停止CM JN/ZKFC/NN，启动Ambari JN/ZKFC/NN，slave节点停止CM DN，启动Ambari DN。HDFS升级的同时实现管理工具从CM切换到Ambari。

五、HDFS 滚动升级降级过程中遇到的问题

5.1 HDFS 社区已修复的不兼容问题

HDFS社区已修复滚动升级、降级过程中关键不兼容的问题。相关issue号为：HDFS-13596、 HDFS-14396、 HDFS-14831。

【HDFS-13596】： 修复Active NamNode升级后将EC相关的数据结构写入EditLog 文件，导致Standby NameNode读取EditLog 异常直接Shutdown的问题。

【HDFS-14396】：修复NameNode升级到HDFS 3.x版本后，将EC相关的数据结构写入Fsimage文件，导致NameNode降级到HDFS 2.x版本识别Fsimage文件异常的问题。

【HDFS-14831】：修复NameNode升级后对 StringTable 的修改导致HDFS降级后 Fsimage 不兼容问题。

我们升级的HDP HDFS版本引入了上述三个issue相关的代码。除此之外，我们在升级过程中还遇到了其它的不兼容问题：

5.2 JournalNode 升级出现 Unknown protocol

JournalNode升级过程中，出现的问题：

Unknown protocol: 

org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.protocol.InterQJournalProtocol

  1. org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.ipc.RpcNoSuchProtocolException): Unknown protocol: org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.protocol.InterQJournalProtocol
  2.         at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.getProtocolImpl(ProtobufRpcEngine.java:557)
  3.         at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:596)
  4.         at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:1073)
  5.         at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2281)
  6.         at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2277)
  7.         at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
  8.         at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
  9.         at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1924)
  10.         at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2275)
  11.         at org.apache.hadoop.ipc.Client.getRpcResponse(Client.java:1498)
  12.         at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1444)
  13.         at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1354)
  14.         at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:228)
  15.         at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:116)
  16.         at com.sun.proxy.$Proxy14.getEditLogManifestFromJournal(Unknown Source)
  17.         at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.protocolPB.InterQJournalProtocolTranslatorPB.getEditLogManifestFromJournal(InterQJournalProtocolTranslatorPB.java:75)
  18.         at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.server.JournalNodeSyncer.syncWithJournalAtIndex(JournalNodeSyncer.java:250)
  19.         at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.server.JournalNodeSyncer.syncJournals(JournalNodeSyncer.java:226)
  20.         at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.server.JournalNodeSyncer.lambda$startSyncJournalsDaemon$0(JournalNodeSyncer.java:186)
  21.         at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

报错原因：HDFS 3.x新增了

InterQJournalProtocol，新增加的

InterQJournalProtocol用于JournalNode之间同步旧的edits数据。

HDFS-14942 对此问题进行了优化，日志级别从ERROR改成DEBUG。此问题不影响升级，当三个HDFS 2.x JN全部升级为HDFS 3.x JN时，JN之间能正常同步数据。

5.3 NameNode升级DatanodeProtocol.proto不兼容

NameNode升级后，DatanodeProtocol.proto不兼容，导致Datanode BlockReport 无法进行。

（1）HDFS 2.6.0 版本

DatanodeProtocol.proto

  1. message HeartbeatResponseProto {
  2.   repeated DatanodeCommandProto cmds = 1; // Returned commands can be null
  3.   required NNHAStatusHeartbeatProto haStatus = 2;
  4.   optional RollingUpgradeStatusProto rollingUpgradeStatus = 3;
  5.   optional uint64 fullBlockReportLeaseId = 4 [ default = 0 ];
  6.   optional RollingUpgradeStatusProto rollingUpgradeStatusV2 = 5;
  7. }

（2）HDFS 3.1.1版本

DatanodeProtocol.proto

  1. message HeartbeatResponseProto {
  2.   repeated DatanodeCommandProto cmds = 1; // Returned commands can be null
  3.   required NNHAStatusHeartbeatProto haStatus = 2;
  4.   optional RollingUpgradeStatusProto rollingUpgradeStatus = 3;
  5.   optional RollingUpgradeStatusProto rollingUpgradeStatusV2 = 4;
  6.   optional uint64 fullBlockReportLeaseId = 5 [ default = 0 ];
  7. }

我们可以看到两个版本 HeartbeatResponseProto 的第4、5个参数位置调换了。

这个问题的原因在于，Hadoop 3.1.1 版本commit了 HDFS-9788，用来解决HDFS升级时兼容低版本问题，而 HDFS 2.6.0 版本没有commit ，导致了DatanodeProtocol.proto不兼容。

HDFS升级过程中，不需要兼容低版本HDFS，只需要兼容低版本HDFS client。

因此，HDFS 3.x不需要 HDFS-9788 兼容低版本的功能，我们在Hadoop 3.1.1 版本回退了 HDFS-9788 的修改来保持和HDFS 2.6.0 版本的DatanodeProtocol.proto兼容。

5.4  NameNode升级layoutVersion不兼容

NameNode升级后，NameNode layoutVersion改变，导致EditLog不兼容，HDFS 3.x降级到HDFS 2.x NameNode 无法启动。

  1. 2021-04-12 20:15:39,571 ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogInputStream: caught exception initializing XXX:8480/getJournal
  2. id=test-53-39&segmentTxId=371054&storageInfo=-60%3A1589021536%3A0%3Acluster7
  3. org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogFileInputStream$LogHeaderCorruptException: Unexpected version of the file system log file: -64. Current version = -60.
  4.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogFileInputStream.readLogVersion(EditLogFileInputStream.java:397)
  5.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogFileInputStream.init(EditLogFileInputStream.java:146)
  6.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogFileInputStream.nextopImpl(EditLogFileInputStream.java:192)
  7.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogFileInputStream.nextop(EditLogFileInputStream.java:250)
  8.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogInputStream.read0p(EditLogInputStream.java:85)
  9.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogInputStream.skipUntil(EditLogInputStream.java:151)
  10.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.RedundantEditLogInputStream.next0p(RedundantEditLogInputStream.java:178)
  11.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogInputStream.readop(EditLogInputStream.java:85)
  12.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogInputStream.skipUntil(EditLogInputStream.java:151)
  13.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.RedundantEditLogInputStream.next0p(RedundantEditLogInputStream.java:178)
  14.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.EditLogInputStream.read0p(EditLogInputStream.java:85)
  15.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLogLoader.LoadEditRecords(FSEditLogLoader.java:188)
  16.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLogLoader.LoadFSEdits(FSEditLogLoader.java:141)
  17.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImage.loadEdits(FSImage.java:903)
  18.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImage.LoadFSImage(FSImage.java:756)
  19.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImage.recoverTransitionRead(FSImage.java:324)
  20.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.LoadFSImage(FSNamesystem.java:1150)
  21.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.LoadFromDisk(FSNamesystem.java:797)
  22.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.LoadNamesystem (NameNode.java:614)
  23.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.initialize(NameNode.java:676)
  24.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.<init>(NameNode.java:844)
  25.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.<init>(NameNode.java:823)
  26.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.createNameNode (NameNode.java:1547)
  27.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.main(NameNode.java:1615)

HDFS 2.6.0升级到HDFS 3.1.1，NameNode layoutVersion值 -60 变更成 -64。要解决这个问题，首先搞清楚NameNode layoutVersion什么情况下会变更？

HDFS版本升级引入新特性，NameNode layoutVersion跟随新特性变更。Hadoop官方升级文档指出，HDFS滚动升级过程中要禁用新特性，保证升级过程中layoutVersion不变，升级后的HDFS 3.x版本才能回退到HDFS 2.x版本。

接下来，找出HDFS 2.6.0升级到HDFS 3.1.1引入了哪一个新特性导致namenode layoutVersion变更？查看 HDFS-5223、HDFS-8432、HDFS-3107相关issue，HDFS 2.7.0版本引入了truncate功能，NameNode layoutVersion变成 -61。查看HDFS 3.x版本NameNodeLayoutVersion代码：

NameNodeLayoutVersion

  1. public enum Feature implements LayoutFeature {
  2.   ROLLING_UPGRADE(-55, -53, -55, "Support rolling upgrade", false),
  3.   EDITLOG_LENGTH(-56, -56, "Add length field to every edit log op"),
  4.   XATTRS(-57, -57, "Extended attributes"),
  5.   CREATE_OVERWRITE(-58, -58, "Use single editlog record for " +
  6.     "creating file with overwrite"),
  7.   XATTRS_NAMESPACE_EXT(-59, -59, "Increase number of xattr namespaces"),
  8.   BLOCK_STORAGE_POLICY(-60, -60, "Block Storage policy"),
  9.   TRUNCATE(-61, -61, "Truncate"),
  10.   APPEND_NEW_BLOCK(-62, -61, "Support appending to new block"),
  11.   QUOTA_BY_STORAGE_TYPE(-63, -61, "Support quota for specific storage types"),
  12.   ERASURE_CODING(-64, -61, "Support erasure coding");

TRUNCATE、APPEND_NEW_BLOCK、

QUOTA_BY_STORAGE_TYPE、

ERASURE_CODING 四个Feature设置了

minCompatLV为-61。

查看最终NameNode layoutVersion取值逻辑：

FSNamesystem

  1. static int getEffectiveLayoutVersion(boolean isRollingUpgrade, int storageLV,
  2.     int minCompatLV, int currentLV) {
  3.   if (isRollingUpgrade) {
  4.     if (storageLV <= minCompatLV) {
  5.       // The prior layout version satisfies the minimum compatible layout
  6.       // version of the current software.  Keep reporting the prior layout
  7.       // as the effective one.  Downgrade is possible.
  8.       return storageLV;
  9.     }
  10.   }
  11.   // The current software cannot satisfy the layout version of the prior
  12.   // software.  Proceed with using the current layout version.
  13.   return currentLV;
  14. }

getEffectiveLayoutVersion获取最终生效的layoutVersion，storageLV是当前HDFS 2.6.0版本layoutVersion -60，minCompatLV是 -61，currentLV是升级后的HDFS 3.1.1版本layoutVersion -64。

从代码判断逻辑可以看出，HDFS 2.6.0版本layoutVersion -60 小于等于minCompatLV是 -61不成立，因此，升级到HDFS 3.1.1版本后，namenode layoutVersion的取值为currentLV -64。

从上述代码分析可以看出，HDFS 2.7.0版本引入了truncate功能后，HDFS社区只支持HDFS 3.x 降级到HDFS 2.7版本的NameNode layoutVersion是兼容的。

我们对HDFS truncate功能进行评估，结合业务场景分析，我们vivo内部离线分析暂时没有使用HDFS truncate功能的场景。基于此，我们修改了HDFS 3.1.1版本的minCompatLV为 -60，用来支持HDFS 2.6.0升级到HDFS 3.1.1版本后能够降级到HDFS 2.6.0。

minCompatLV修改为-60：

NameNodeLayoutVersion

  1. public enum Feature implements LayoutFeature {
  2.   ROLLING_UPGRADE(-55, -53, -55, "Support rolling upgrade", false),
  3.   EDITLOG_LENGTH(-56, -56, "Add length field to every edit log op"),
  4.   XATTRS(-57, -57, "Extended attributes"),
  5.   CREATE_OVERWRITE(-58, -58, "Use single editlog record for " +
  6.     "creating file with overwrite"),
  7.   XATTRS_NAMESPACE_EXT(-59, -59, "Increase number of xattr namespaces"),
  8.   BLOCK_STORAGE_POLICY(-60, -60, "Block Storage policy"),
  9.   TRUNCATE(-61, -60, "Truncate"),
  10.   APPEND_NEW_BLOCK(-62, -60, "Support appending to new block"),
  11.   QUOTA_BY_STORAGE_TYPE(-63, -60, "Support quota for specific storage types"),
  12.   ERASURE_CODING(-64, -60, "Support erasure coding");

5.5 DataNode升级layoutVersion不兼容

DataNode升级后，DataNode layoutVersion不兼容，HDFS 3.x DataNode降级到HDFS 2.x DataNode无法启动。

  1. 2021-04-19 10:41:01,144 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage: Failed to add storage directory [DISK]file:/data/dfs/dn/
  2. org.apache.hadoop.hdfs.server.common.IncorrectVersionException: Unexpected version of storage directory /data/dfs/dn. Reported: -57. Expecting = -56.
  3.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.common.StorageInfo.setLayoutVersion(StorageInfo.java:178)
  4.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.setFieldsFromProperties(DataStorage.java:665)
  5.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.setFieldsFromProperties(DataStorage.java:657)
  6.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.common.StorageInfo.readProperties(StorageInfo.java:232)
  7.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.doTransition(DataStorage.java:759)
  8.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.LoadStorageDirectory(DataStorage.java:302)
  9.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.LoadDataStorage(DataStorage.java:418)
  10.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.addStorageLocations(DataStorage.java:397)
  11.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.recoverTransitionRead(DataStorage.java:575)
  12.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initStorage(DataNode.java:1560)
  13.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initBLockPool(DataNode.java:1520)
  14.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.verifyAndSetNamespaceInfo(BPOfferService.java:341)
  15.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.connectToNNAndHandshake(BPServiceActor.java:219)
  16.         at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:673)
  17.         at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

HDFS 2.6.0 DataNode layoutVersion是 -56，HDFS 3.1.1 DataNode layoutVersion是 -57。

DataNode layoutVersion改变的原因：Hadoop社区自 HDFS-2.8.0  commit HDFS-8791 后，对DataNode的Layout进行了升级，DataNode Block Pool数据块目录存储结构从256 x 256个目录变成了32 x 32个目录。目的是通过减少DataNode目录层级来优化Du操作引发的性能问题。

DataNode Layout升级过程：

  1. rename当前current目录，到previous.tmp。

  2. 新建current目录，并且建立hardlink从previous.tmp到新current目录。

  3. rename目录previous.tmp为previous目录。

Layout升级流程图：

3aeb21237eff7c1ca8164d9d126bdb3d.png

DN Layout升级过程中存储目录结构：

0aee0d5253f75862e58eaff67be1735a.png

hardlink的link关联模式图：

36039d85233cecac5e7901b6a04e55c3.png

查看DataNodeLayoutVersion代码，定义了32 x 32个目录结构的layoutVersion是-57。说明DataNode Layout升级需要改变layoutVersion。

DataNodeLayoutVersion

  1. public enum Feature implements LayoutFeature {
  2.   FIRST_LAYOUT(-55, -53, "First datanode layout", false),
  3.   BLOCKID_BASED_LAYOUT(-56,
  4.       "The block ID of a finalized block uniquely determines its position " +
  5.       "in the directory structure"),
  6.   BLOCKID_BASED_LAYOUT_32_by_32(-57,
  7.       "Identical to the block id based layout (-56) except it uses a smaller"
  8.       + " directory structure (32x32)");

我们在测试环境进行DataNode Layout升级发现有如下问题：DataNode创建新的current目录并建立hardlink的过程非常耗时，100万block数的DataNode从Layout升级开始到对外提供读写服务需要5分钟。这对于我们接近万台DataNode的HDFS集群是不能接受的，难以在预定的升级时间窗口内完成DataNode 的升级。

因此，我们在HDFS 3.1.1版本回退了 HDFS-8791，DataNode不进行Layout升级。测试发现100~200万block数的DataNode升级只需要90~180秒，对比Layout升级时间大幅缩短。

回退了 HDFS-8791，DataNode Du带来的性能问题怎么解决呢？

我们梳理了HDFS 3.3.0版本的patch，发现了HDFS-14313 从内存中计算DataNode使用空间，不再使用Du操作， 完美的解决了DataNode Du性能问题。我们在升级后的HDFS 3.1.1版本打入HDFS-14313，解决了DataNode升级后Du操作带来的io性能问题。

5.6 DataNode Trash目录处理

49468a940088827400319885933b4ef4.png

上图所示，DataNode升级过程中，DataNode 在删除 Block 时，是不会真的将 Block 删除的，而是先将Block 文件放到磁盘BlockPool 目录下一个 trash 目录中，为了能够使用原来的 rollback_fsimage 恢复升级过程中删除的数据。我们集群磁盘的平均水位一直在80%，本来就很紧张，升级期间trash 中的大量Block文件会对集群稳定性造成很大威胁。

考虑到我们的方案回退方式是滚动降级而非Rollback，并不会用到trash 中的Block。所以我们使用脚本定时对 trash 中的 Block 文件进行删除，这样可以大大减少 Datanode 上磁盘的存储压力。

5.7  其它问题

上述就是我们HDFS升级降级过程中遇到的所有不兼容问题。除了不兼容问题，我们还在升级的HDP HDFS 3.1.1版本引入了一些NameNode RPC 优化patch。

HDFS 2.6.0版本FoldedTreeSet红黑树数据结构导致NameNode运行一段时间后RPC性能下降，集群出现大量StaleDataNode，导致任务读取block块失败。Hadoop 3.4.0 HDFS-13671 修复了这个问题，将FoldedTreeSet回退为原来的LightWeightResizableGSet 链表数据结构。我们也将HDFS-13671 patch引入我们升级的HDP HDFS 3.1.1版本。

升级后HDFS-13671的优化效果：集群StaleDataNode数量大幅减少。

cfa95f99ae70c4b82019c164c4bc3da6.png

六、测试与上线

我们在2021年3月份启动离线数仓集群HDFS升级专项，在测试环境搭建了多套HDFS集群进行了viewfs模式下多轮HDFS升级、降级演练。不断的总结与完善升级方案，解决升级过程中遇到的问题。

6.1 全量组件 HDFS 客户端兼容性测试

在HDFS升级中只升级了Server端，HDFS Client还是HDFS 2.6.0版本。因此，我们要保证业务通过HDFS 2.6.0 Client能正常读写HDFS 3.1.1集群。

我们在测试环境，搭建了线上环境类似的HDFS测试集群，联合计算组同事与业务部门，对Hive、Spark、OLAP(kylin、presto、druid)、算法平台使用HDFS 2.6.0 Client读写HDFS 3.1.1，模拟线上环境进行了全量业务的兼容性测试。确认HDFS 2.6.0 Client能正常读写HDFS 3.1.1集群，兼容性正常。

6.2 升级操作脚本化

我们严格梳理了HDFS升级降级的命令，梳理了每一步操作的风险与注意事项。通过CM、Ambari API启停HDFS服务。将这些操作都整理成python脚本，减少人为操作带来的风险。

6.3 升级点检

我们梳理了HDFS升级过程中的关键点检事项，确保HDFS升级过程中出现问题能第一时间发现，进行回退，降底对业务的影响。

6.4 正式升级

我们在测试环境中进行了多次HDFS升级降级演练，完成HDFS兼容性测试相关的工作，公司内部写了多篇WIKI 文档进行记录。

确认测试环境HDFS升级降级没问题之后，我们开始了升级之路。

相关的具体里程碑上线过程如下：

  • 2021年3~4月，梳理HDFS 3.x版本新特性与相关patch，阅读HDFS滚动升级降级的源码，确定最终升级的HDFS 3.x版本。完成HDFS 2.x已有优化patch与HDFS 3.x高版本patch移植到升级的HDFS 3.x版本。

  • 2021年5~8月，进行HDFS升级降级演练，全量Hive、Spark、OLAP(kylin、presto、druid)兼容性测试，确定HDFS升级降级方案没有问题。

  • 2021年9月，yarn日志聚合HDFS集群(百台)升级到HDP HDFS 3.1.1，期间修复日志聚合大量ls调用导致的RPC性能问题，业务未受到影响。

  • 2021年11月，7个离线数仓HDFS集群(5000台左右)升级到HDP HDFS 3.1.1，用户无感知，业务未受到影响。

  • 2022年1月，完成离线数仓HDFS集群(10个集群规模接近万台)升级到HDP HDFS 3.1.1，用户无感知，业务未受到影响。

升级之后，我们对离线数仓各个集群进行了观察，目前HDFS服务运行正常。

七、总结

我们耗时一年时间将万台规模的离线数仓HDFS集群从CDH HDFS 2.6.0升级到了HDP HDFS 3.1.1版本，管理工具从CM成功切换到了Ambari。

HDFS 升级过程漫长，但是收益是非常多的，HDFS升级为后续YARN、Hive/Spark、HBase组件升级打下了基础。

在此基础上，我们可以继续做非常有意义的工作，持续在稳定性、性能、成本等多个方面深入探索，使用技术为公司创造可见的价值。

参考资料

  1. https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-13596

  2. https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-14396

  3. https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-14831

  4. https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-14942

  5. https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-9788

  6. https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-3107

  7. https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-8791

  8. https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-14313

  9. https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-13671

END

f4a19a184e9e9c6a0b983960db80e653.png

‍‍‍‍‍长按以识别二维码，加入大数据微信号群~ 

‍‍‍‍‍

公众号推送规则变了

点击上方公众号名片，收藏公众号，不错过精彩内容推送！

a449d203c529b91984ea83a704cf38b0.gif

往期推荐

关于数据治理的超全研究概括.pdf

浅谈数仓的数据治理

漫谈未来数仓架构如何设计

详解数据血缘的「整体设计」与「评价方案」

万字详解数据治理自动化&体系化实践

万字详解「数据标准」和「数据中台」结合实践

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/我家自动化/article/detail/721076
推荐阅读
相关标签

Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有，并保留所有权利。

  

闽ICP备14008679号