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Apache Hadoopの新機能Ozoneの現状
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2017年11月29日に開催されたHadoopソースコードリーディング 第24回の講演資料です。
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© 2017 NTT
DATA Corporation 7 ボリューム、バケット、オブジェクト Ozone ACLACL ACL ボリューム バケットを複数持つ。 管理者アカウントが設定されている。 一定の容量が割り当てられている。 バケット オブジェクトを複数持つ。 ACL を設定することができる。 名前空間はバケットで独立。 オブジェクト キーと値の組。 キーはバケット内でユニーク。 ・・・ ・・・ ・・・
8.
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DATA Corporation 8 各コンポーネント間の関係 Key Space Manager (KSM) Storage Container Manager (SCM) Ozone Client Containers Ozone Handler DataNode Containers Ozone Handler DataNode ・・・
9.
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DATA Corporation 9 Container DataNode上に保持 Ozoneにおけるレプリケーションの単位 Ozoneを構成するコンポーネント
10.
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DATA Corporation 10 Ozone Handler クライアントに対してOzoneのREST APIを提供 各DataNode上で動作 Key Space Manager (KSM) 名前空間に関するクエリを処理 オブジェクトのキーやバケット名からcontainerを解決 Storage Container Manager (SCM) DataNodeとheartbeat通信し、各containerがどの DataNode上に存在するかをトラッキングする 障害時にcontainerのレプリケーションを実施 Ozoneを構成するコンポーネント
11.
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DATA Corporation 11 Volume作成におけるリクエストの流れ Key Space Manager (KSM) Storage Container Manager (SCM) Ozone Client Containers Ozone Handler DataNode Containers Ozone Handler DataNode ・・・ ① create volume ② create volume Volume, Bucketに関するリクエストは同じ流れ
12.
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DATA Corporation 12 オブジェクト挿入におけるリクエストの流れ Key Space Manager (KSM) Storage Container Manager (SCM) Ozone Client Containers Ozone Handler DataNode Containers Ozone Handler DataNode ・・・ ① put object ② allocate containers ③ container names ⑥ put data ④ get container locations ⑤ container locations (pipeline)
13.
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DATA Corporation 13 DataNode -> ObjectStoreHandler -> DistributedStorageHandler という順番で追うことで、Ozone Handlerの全貌が掴める DistributedStorageHandler が クライアントからのリクエスト を受け付ける Volumeの作成 -> #createVolume オブジェクトの挿入 -> #newKeyWriter ... デモ ソースコードリーディング
14.
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DATA Corporation 14 1. SCMがcontainerを3つ選択 2. クライアントはcontainer Aに書き込む 3. container Aはcontainer Bに対して書き込む (ここで書き込みが正常に完了したとみなす) 4. container Bはcontainer Cに対して書き込む container replicationの流れ Copysets RAFT コンテナ B クライアント 書き込み完了 コンテナ A コンテナ C
15.
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DATA Corporation 15 ランダムレプリケーションだと、データロストの確率が増える 5000ノードのクラスタで1%のサーバが同時に故障した場合、 ほぼ確実にデータロスト レプリケーションをするノードの組み合わせが増えすぎること が問題 ノードの組み合わせ: 5000C3 = 約208億通り データロストする組み合わせ: 50C3 = 19600通り あるblockが故障する確率: 208億/19600 = 約100万分の1 block数は億オーダー -> データロスト ノードの組み合わせを減らすしかない Copysets: Reducing the Frequency of Data Loss in Cloud Storage
16.
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DATA Corporation 16 Scatter width (以下 S) を定義 あるノードのデータのコピーを持っているノード数がS 9 nodeの場合、{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}, {1, 4, 7}, {2, 5, 8}, {3, 6, 9} という組み合わせは S=4 を満 たす ここで、{1, 2, 3}はあるデータが 1, 2, 3番のノードにそ れぞれレプリケーションされることを示す 1にあるデータは 2, 3, 4, 7の4ノードが持っている (S=4) Sを小さくすると組み合わせが減り、データロスト発生確率は 下がるが、小さくしすぎてもよくない 故障時の再レプリケーションが遅くなる Copysets: Reducing the Frequency of Data Loss in Cloud Storage
17.
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DATA Corporation 17 Sをなるべく保ったまま、組み合わせを減らすことが重要 以下はどちらもS=4だが、上のほうがよい {1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}, {1, 4, 7}, {2, 5, 8}, {3, 6, 9} {1, 2, 3}, {2, 3, 4}, {3, 4, 5}, {4, 5, 6}, {5, 6, 7}, {6, 7, 8}, {7, 8, 9}, {8, 9, 1}, {9, 1, 2}, {1, 2, 4}, {1, 3, 4}, {2, 3, 5}, {2, 4, 5}, {3, 4, 6}, {3, 5, 6}, {4, 5, 7} 詳細は省くが、うまく作ると組み合わせ数は O(S) になる 完全ランダムの場合、O(SR-1 ) Copysets: Reducing the Frequency of Data Loss in Cloud Storage
18.
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DATA Corporation 18 5000台のうち50台故障時のデータロスト発生確率
19.
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DATA Corporation 19 Copysetsによって書き込み先が決まる流れ Permutation Phase Copyset と呼ばれるノードのまとまりを ランダムに生成した順列に基づいて決定 Replication Phase ランダムにひとつのノードを選択し、 copysets に従ってレプリケーションを実施 ⇒ Ozone は Copysets のアルゴリズムに基づいて書き込み先のコンテナを3つ決定
20.
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DATA Corporation 20 分散合意のプロトコル 詳しくはこちら: http://thesecretlivesofdata.com/raft/ Ozoneの開発メンバが中心となって、RAFTのJava実装 Apache Ratis (Incubator)を開発 https://github.com/apache/incubator-ratis OzoneではレプリケーションにRatisを利用 RAFT
21.
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DATA Corporation 21 trunkではなく、HDFS-7240 branchをビルド ozone-site.xmlの設定例 Ratisはデフォルト無効 (レプリケーションされない) Ozoneのセットアップ、設定 <configuration> <property name="ozone.enabled" value="true" /> <property name="ozone.container.metadata.dirs" value="containerを格納するディレクトリ" /> <property name="ozone.scm.names" value="SCM のホスト名" /> <property name="ozone.scm.client.address" value="SCM のホスト名"/> <property name="ozone.ksm.address" value="KSM のホスト名" /> <property name="dfs.container.ratis.enabled" value="true" /> </configuration>
22.
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DATA Corporation 22 SCM KSM Ozoneの起動 $ hdfs --daemon start scm $ hdfs --daemon start ksm
23.
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DATA Corporation 23 design docやAPI docがJIRAにあるが、情報が古い ソースコード付属のマニュアルがおすすめ https://github.com/apache/hadoop/blob/HDFS- 7240/hadoop-hdfs-project/hadoop- hdfs/src/site/markdown/OzoneGettingStarted.md.v m 困ったときは...
24.
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DATA Corporation 24 KSM Web UI (port 9874)
25.
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DATA Corporation 25 SCM Web UI (port 9876)
26.
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DATA Corporation 26 DataNode Web UI (port 9864)
27.
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DATA Corporation 27 config確認が便利になった
28.
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DATA Corporation 28 config確認が便利になった
29.
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DATA Corporation 29 Volumeの作成 quota設定はここで実施 Bucketの作成 ACLの設定はここで実施 Keyの作成 実データのコピー データを配置してみる $ hdfs oz -createVolume http://localhost:9864/volume ¥ -user centos $ hdfs oz -createBucket http://localhost:9864/volume/bucket $ hdfs oz -putKey http://localhost:9864/volume/bucket/key ¥ -file localkey
30.
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DATA Corporation 30 DNにおける ozone.container.metadata.dirs 配下の構成 datanode.id: DNのユニークIDを格納 ratis/: RAFTのログを格納 repository/: containerの実データを格納 実際にデータを置いてみたところ、2個のノードにしかレプリ ケーションされていなかった... (11/22時点) DNログを読む限り、Ratisでのログ共有に失敗している 今後の修正に期待 (最新版だと動くかも) ちなみに2017/9時点ではRatisが入っていなかった 状況が刻一刻と変わるので、長い目で見守るのが良さそう データの配置状況
31.
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DATA Corporation 31 10人規模でのonline meetingが何度か実施されている 議事録は JIRA に記載されている trunkにマージすべきか延長すべきかで、まだ結論が出ていない Ozoneの取り組みがHDFSのスケーラビリティを解消している ことについては同意 NameNodeとOzoneを統合した状態でマージするのが理想だ が、NameNodeにおいて密結合している FSNameSystem と BlockManager のロックを分離する必要があって hard work このタイミングでマージするのが落としどころでは 3.1.0でのマージに向けた議論
32.
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DATA Corporation 32 NameNodeにおけるFSNameSystemとBlockManagerの密結合は、 HDFS append APIを実装した2010年にもたらされた 当時は、RAFTのようなメンバの追加/削除が可能な分散合意プロトコルが 一般的ではなかったため、中央集権的に実装された Ozoneのマージを機に、7年続いた密結合が取り崩されることに期待が膨ら む 私も開発に参加して、取り組みを加速させたい 最後に
33.
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DATA Corporation 33 https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12895963/HDFS%20Scalability%20and%20Ozone.pdf
34.
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DATA Corporation 34 Copysets: Reducing the Frequency of Data Loss in Cloud Storage https://www.usenix.org/node/174509 References
35.
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DATA Corporation 本資料中に記載されている会社名、商品名、ロゴは、各社の商標または登録商標です。