随着全球数据呈爆发式增长，基于海量数据的挖掘和分析，为用户带来了巨大的商业价值。源于开源平台的apache hadoop，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集，成为大数据时代最受欢迎的技术之一。
01 性能瓶颈
hdfs分布式文件系统作为hadoop的三大组件之一，是分布式计算中数据存储管理的基础。但是在hdfs传统架构下，hadoop扩展性受到了一定限制，容易出现性能瓶颈等问题。
图片来源：hadoop官方文档
例如，由于hdfs中每个文件、目录和数据块的元数据信息（大约150字节）必须存储在namenode的内存中，这也就意味着对于一个拥有大量文件的超大集群来说，内存将成为限制系统横向扩展的瓶颈。
同时，作为一个可扩展的文件系统，单个集群中支持数千个节点。在单个命名空间中datanode可以扩展的很好，但是namenode并不能在单个命名空间进行横向扩展。通常情况下，hdfs集群的性能瓶颈出现在单个namenode上。
虽然，在hadoop 2.x发行版中引入了联邦hdfs功能，允许系统通过添加多个namenode来实现扩展。但是，系统管理员需要维护多个namenodes和负载均衡服务，这又无形中增加了管理成本。
此外，大数据平台建设和应用中还亟待解决以下问题：
▪ 在传统的apache hadoop集群系统中，计算和存储资源紧密耦合。当存储空间或计算资源不足时，只能同时对两者进行扩容，不仅扩容不方便，且经济效率较低；
▪ hadoop的数据备份方案昂贵，且难以实现；
▪ 不同部门、平台各自建大数据系统，数据不共享，导致大数据计算平台碎片化，逐渐形成大数据烟囱。
02 xsky hdfs client
为了解决上述问题，业界一般采用对象存储来作为hadoop的后端存储，解决上面hdfs的各种问题，构建数据湖解决方案。
hadoop社区也开发了s3a连接器，用来对接标准的s3对象存储。但是，标准的s3a连接器的性能一般比hdfs要差很多，而且不支持追加写，因此只能支持部分对性能不高的业务，或者作为hadoop分层存储使用。
为此，xsky开发了基于对象存储xeos的专用hadoop hdfs高性能客户端xsky hdfs client。
xsky hdfs client和s3a架构对比
通过xsky hdfs client，hadoop应用可以访问存储在xeos中的所有数据，这就避免了传统的hadoop应用在进行数据分析前，还要将数据由业务存储移动到分析存储hdfs中。
xsky hdfs client为hadoop应用提供了标准的 hadoop 文件系统操作接口。在每个计算节点上，hadoop应用都将使用xsky hdfs client (jar) 执行 hadoop文件系统的操作，xsky hdfs client屏蔽了hadoop应用与xeos集群交互的复杂性。
相比于原生hadoop s3a对接对象存储的方式，xsky hdfs client可以直接访问存储集群的osd，io路径更短；同时，xsky hdfs client具有追加写的功能，可以匹配hadoop文件系统对追加写的需求。
xsky内部对在业界最广泛应用的hadoop商业发行版本之一cloudera cdh的testdfsio测试中显示，部署了xsky hdfs client的 xeos集群写性能超过采用remote hdfs系统的94%，读性能超过77%（两种测试硬件配置一样，节点数都是8节点，其中存储和datanode都是3节点）。
wordcount测试中，性能瓶颈主要在cdh计算集群的cpu使用率，两组测试环境计算集群的cpu均达到了100%。hdfs对1tb数据进行wordcount计算的时间消耗为46分22秒，而xeos的时间消耗为47分20秒，相差不大。
hbase写测试中，hdfs对30,000,000条数据进行写入时间消耗为2分23秒，而xeos的时间消耗为2分55秒，与hdfs比相差30秒左右。但是从hbase统计的iops来看，hdfs和xeos相差不大。
hbase读测试，hdfs对30,000,000条数据进行读取时间消耗为47秒，而xeos的时间消耗为46秒，几乎没有差别。但是从hbase统计的iops来看， xeos明显高于hdfs。
03客户收益
▪ 计算存储分离部署，按需扩容，大幅降低tco；
▪ 更加优化的性能，以及企业级存储特性；
▪ 适用于大数据平台的容灾备份；
▪ 同时支持生产业务、hadoop、mpp、ai等计算业务，解决数据孤岛问题；
▪ 一套存储系统，承载多个异构平台的数据整合，加速数据流动；
▪ nfs、hdfs、s3三种协议互通，三种协议来源的数据都可以统一进行in-place分析，分析结果可以通过s3实时发布。
xsky目前已经实现块、文件、对象、hdfs支持，为企业用户构建了真正统一的数据存储平台，可实现用户从核心生产到海量数据分析的最大化数据整合，助力构筑企业数据湖理想底座！
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