免费分布式存储系统

基于Hadoop构建对象存储系统

By云深作者：Terry/Alen/Adam/SeymourZ

转载请注明出处前言

●云计算领域目前有两大代表性系统：Google和Amazon，它们各自的存储系

统为Google GFS和Amazon S3，都提供高可靠性、高性能、高可扩展性的存储能力

●Hadoop HDFS就是Google GFS存储系统的开源实现，主要应用场景是作为

并行计算环境（MapReduce）的基础组件，同时也是Bigtable（如HBase、HyperTable）的底层分布式文件系统。Hadoop HDFS也有自身的局限性，虽然作为分布式文件系统称谓，但它并不适合所有的应用场合。如：单点

namespace问题，小文件问题等，早有阐述。

https://www.360docs.net/doc/7f2356449.html,/blog/2009/02/

●Amazon S3作为一个对象存储系统运营，为客户提供1到5G任意大小的对

象（文件）存储，从有限的资料来看，S3没有采用GFS的类似的体系架构，也不对外提供完整的文件系统呈现，更多的是一种对象存储访问的形式。

●既然Hadoop HDFS适合处理和存储大块的文件，我们是否也可以把HDFS

作为一种容器看待，通过上层抽象，对外提供类似Amazon S3一样的对象存储功能呢？答案我想是肯定的，下面就讨论基于Hadoop开源项目，构建一个高可靠，高性能、高扩展性的对象存储系统，实现类似Amazon S3的用户接口。

系统架构

图-1 系统架构

系统组成：

对象访问接口层（Access Edge）

?提供客户端Lib，供上层应用调用;

?提供REST和SOAP接口，支持web业务的访问。

对象元数据存储层（MetaData Storage）

?实现对象操作业务逻辑，包括：

1.Bucket创建；

2.Bucket删除；

3.Bucket信息查询；

4.对象创建；

5.对象元数据信息查询；

6.对象删除；

7.对象元数据修改；

?负责对象元数据的管理和维护，基于Hbase实现，由Hbase实现系统的扩展和高可靠性

对象实体数据存储(DataNode)

?提供对象数据的可靠存储；

?提供对象归档文件的存储；

?基于HDFS，支持数据冗余

归档管理(Archive Management)

?零散的小对象文件的归档；

?归档文件的存储管理；

?失效对象的磁盘空间回收；

?归档文件的再归档；

?相关元数据信息的修改；

元数据存储子系统

采用Bigtable（HBase）的结构化存储系统，提供Mata Data存储：

注：RowKey的设计，应该为系统处理提供最合适的索引

HDFS中对象数据的存储形式

对象在HDFS中存储有两种形式：

?对象文件——每个文件对应一个对象，对象创建时存储到ONest 中的形态；

?

?归档文件——为了减少HDFS中小文件的数据，将小的对象文件和归档文件归档。

HDFS中目录结构：

?/data_dir-|-/object_dir/-|-obj_file0

| |-obj_file1

|

|-/arch_dir/-|-arch_file0

|-arch_file1

图-2 HDFS上的对象数据存储

Bucket的创建和删除

Bucket创建：

1、Bool Create Bucket(user_id, buck_name, buck_size, … );

2、MetaData Storage查询 Bucket信息表确定是否已经存在相同的user

bucket记录;

3、如果Bucket信息表中不存在相同的user Bucket记录，则在表中插

入一条user bucket记录;

4、返回True或者False表示操作成功与否；

Bucket删除：

1、Bool DropBucket(user_id, buck_name);

2、MetaData Storage查询 Bucket信息表确定是否已经存在相同的user

bucket记录;

3、如果Bucket信息表中存在相同的user Bucket记录，则查询

ObjectMeta表确定Bucket是否为空；

4、若Bucket为空，则删除Bucket信息表中对应的记录；

5、返回True或者False表示操作成功与否；

图-3 Bucket的创建和删除

对象的创建

1.

1.Client提交创建对象请求

create_obj_req(usr,bucket,obj_key,obj_meta);

2.检查user和Bucket的合法性，要求存在、可访问、容量允许；生

成对象在HDFS中的对象文件的URI；

3.返回对象文件URI；

4.将对象数据写入HDFS的对象文件；

5.通知MetaData Storage对象数据存储完成；

6.更新对象元数据索引信息，包括：

①对象元数据信息插入；

②Bucket的已使用空间大小，对于同一个对象的多个版本，

以最新版本空间大小为准；

1.

1.返回创建对象成功。

图-4 对象的创建

对象的删除

1.

1.Client提交删除对象请求delete_obj_req(usr,bucket,obj_key);

2.检查user和Bucket的合法性，要求存在、访问权限；不合法则返

回失败；

https://www.360docs.net/doc/7f2356449.html,er和Bucket检查通过，则进行如下处理：

①删除对象在元数据表中的信息；

②将删除对象及其在hdfs中的路径信息存入到已删除对象表

中；

③更新Bucket使用空间大小；

对象删除时，对象可能有两种存储形态：

1.

1.对象文件—— Archive Management归档处理时，会直接删除无效

的该文件；

2.归档文件的一部分—— Archive Management对磁盘利用率低的归

档文件压缩处理时，删除该数据；

图-5 对象的删除

小文件的归档管理

该部分主要由周期性执行的MapReduce任务完成；有以下几个处理流程：

1.对象归档

2.扫描元数据信息表，统计未归档的对象信息，包括在HDFS中的

URI、对象大小等；

3.根据配置的归档文件大小限制，对统计所得的对象进行分组；

4.将每个分组中的对象文件合并到一个归档文件中；

5.更新相关对象元数据信息表中的数据位置描述项；

6.删除旧的对象文件；

图-6 小文件的归档

归档文件的压缩

1.

1.扫描已删除对象表，统计无效对象信息；

2.对于未归档的无效对象文件，直接删除；

3.将已归档的无效对象按照归档文件分组；

4.统计涉及到的归档文件的空间利用率；

5.统计利用率利用率低于阈值的每个归档文件中所有有效对象信息；

6.将归档文件中的有效对象数据合并到一个新的归档文件中；

7.更新相关对象元数据信息表中的数据位置描述项；

8.删除旧的归档文件；

图-7 归档文件的压缩

归档文件的再归档

1.扫描归档文件列表，统计占用磁盘空间低于阈值的归档文件；

2.根据归档文件大小配置参数，将统计所得归档文件分组；

3.统计各分组归档文件涉及到的对象；

4.将每个分组中的归档文件合并到一个归档文件；将归档文件中的

有效对象数据合并到一个新的归档文件中；

5.更新相关对象元数据信息表中的数据位置描述项；

6.删除旧的归档文件；

图-8 归档文件的再归档

总结语

基于Hadoop实现类似Amazon S3的对象存储系统，有一定的先天优势，例如Hadoop的HDFS作为数据存储的容器，解决了数据冗余备份的问题；Hadoop的半结构化的存储系统HBase可以支撑MetaData的存储，同时解决了MetaData 存储层的可靠性和可扩展性等问题。HDFS天生不能适合存储大量小文件的缺陷，可以使用MapReduce处理架构在后台提供对象归档管理功能（Hadoop已经有了HAV的功能，只是没有平台化），使得HDFS仍然存储自己喜欢的“大文件”。这种基于Hadoop实现的对象存储系统，并不能保证在现阶段达到和Amazon S3一样的服务效率，但随着Hadoop系统的不断完善（例如HDFS访问效率的提高，Append功能的支持等），相信也能有不俗的表现。