分布式統(tǒng)一大數(shù)據(jù)虛擬文件系統(tǒng)：Alluxio原理、技術(shù)與實(shí)踐

前言
第1章　Alluxio總體介紹與快速入門(mén)1
1.1　Alluxio的發(fā)展背景與系統(tǒng)概覽1
1.1.1　Alluxio Master組件4
1.1.2　Alluxio Worker組件6
1.1.3　Alluxio Job Service組件7
1.1.4　數(shù)據(jù)讀寫(xiě)流程7
1.2　 Alluxio配置部署與程序運(yùn)行11
1.2.1　獲取/編譯Alluxio系統(tǒng)11
1.2.2　單機(jī)模式安裝部署13
1.2.3　集群模式安裝部署14
1.2.4　Alluxio服務(wù)啟停操作15
第2章　Alluxio的核心功能服務(wù)18
2.1　文件系統(tǒng)統(tǒng)一命名空間18
2.1.1　統(tǒng)一命名空間概覽18
2.1.2　掛載底層存儲(chǔ)系統(tǒng)19
2.1.3　與底層存儲(chǔ)系統(tǒng)元數(shù)據(jù)同步20
2.1.4　使用示例21
2.2　層級(jí)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)緩存22
2.2.1　存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)概覽22
2.2.2　Alluxio層級(jí)存儲(chǔ)23
2.2.3　Alluxio的數(shù)據(jù)副本管理機(jī)制24
2.2.4　使用示例25
2.3　Alluxio與HDFS/POSIX接口存
　　 儲(chǔ)系統(tǒng)的集成26
2.3.1　HDFS底層存儲(chǔ)連接器的基本
　　  原理26
2.3.2　配置HDFS作為Alluxio的
　　   底層存儲(chǔ)27
2.3.3　配置CephFS作為Alluxio的
　　    底層存儲(chǔ)30
2.3.4　配置NFS作為Alluxio的底層
　　   存儲(chǔ)32
2.4　Alluxio與對(duì)象存儲(chǔ)系統(tǒng)的集成32
2.4.1　對(duì)象類(lèi)型底層存儲(chǔ)連接器的
　　   基本原理32
2.4.2　配置AWS S3作為Alluxio的
　　   底層存儲(chǔ)34
2.4.3　配置阿里云OSS作為Alluxio
　　   的底層存儲(chǔ)35
2.4.4　配置Apache Ozone作為Alluxio
　　    的底層存儲(chǔ)37
2.4.5　配置Swift作為Alluxio的底層
　　　存儲(chǔ)38
2.5　新增底層存儲(chǔ)連接模塊的集成
　 　方法39
2.5.1　客戶(hù)端常見(jiàn)操作與底層存儲(chǔ)
　　   連接器的交互39
2.5.2　底層存儲(chǔ)連接器的加載機(jī)制41
2.5.3　底層存儲(chǔ)連接器的管理方式42
2.5.4　新增底層存儲(chǔ)連接器的示例43
2.6　 Alluxio與大數(shù)據(jù)計(jì)算框架的集成45
2.6.1　與Apache Spark并行計(jì)算
　　   框架集成45
2.6.2　與Kubernetes中的Spark并
　　   行計(jì)算框架集成48
2.6.3　與Apache Flink并行計(jì)算
　　   框架集成51
2.7　 Alluxio與大數(shù)據(jù)查詢(xún)系統(tǒng)的集成52
2.7.1　與Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集成52
2.7.2　與Presto數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集成59
2.8　 Alluxio與深度學(xué)習(xí)框架的集成63
第3章　Alluxio的基本使用與
　　　　運(yùn)維操作67
3.1　Alluxio的重要操作命令67
3.1.1　管理員操作命令67
3.1.2　用戶(hù)操作命令72
3.1.3　常用的編程API86
3.1.4　Web界面展示與操作88
3.2　Alluxio的掛載點(diǎn)運(yùn)維94
3.3　Alluxio的元數(shù)據(jù)同步和備份運(yùn)維95
3.3.1　元數(shù)據(jù)同步的配置95
3.3.2　自動(dòng)/手動(dòng)生成備份和從備份
　　    恢復(fù)集群96
3.4　Journal日志和高可用運(yùn)維98
3.4.1　UFS Journal模式配置方式99
3.4.2　Embedded Journal模式配置
　　   方式100
3.4.3　自動(dòng)/手動(dòng)生成Checkpoint102
3.4.4　高可用集群的部署與配置
　　   更改103
3.4.5　Master節(jié)點(diǎn)的添加/移除和
　　   Primary Master的切換104
3.4.6　客戶(hù)端配置連接高可用
　　    Master106
3.5　Alluxio的不同配置方式108
3.5.1　Alluxio的配置方式和生效
　　    優(yōu)先級(jí)108
3.5.2　Alluxio客戶(hù)端配置方式111
3.5.3　Alluxio集群配置方式112
3.5.4　查看配置項(xiàng)112
3.6　Alluxio的Log日志運(yùn)維113
3.6.1　Log日志位置113
3.6.2　改變Log日志等級(jí)114
3.6.3　Alluxio的集群指標(biāo)116
3.7　Job Service使用和查詢(xún)運(yùn)維118
3.7.1　用命令行查詢(xún)作業(yè)狀態(tài)118
3.7.2　作業(yè)執(zhí)行Log 日志跟蹤119
3.8　Alluxio的安全認(rèn)證與權(quán)限控制119
3.8.1　安全認(rèn)證模式120
3.8.2　 訪問(wèn)權(quán)限控制120
3.8.3　 用戶(hù)模擬功能123
3.8.4　審計(jì)日志功能124
第4章　Alluxio元數(shù)據(jù)管理與主
　　　　節(jié)點(diǎn)原理126
4.1　Alluxio Master核心功能概覽126
4.2　Master組件的元數(shù)據(jù)管理128
4.2.1　Master對(duì)元數(shù)據(jù)的管理128
4.2.2　文件/數(shù)據(jù)塊元數(shù)據(jù)示例130
4.2.3　元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在堆上—HEAP
　　   模式134
4.2.4　元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在堆外—ROCKS
　　   模式135
4.3　Alluxio的統(tǒng)一命名空間和底層存
　　  儲(chǔ)管理137
4.3.1　Alluxio的數(shù)據(jù)掛載功能137
4.3.2　Alluxio的文件生命周期139
4.3.3　Alluxio的一致性模型140
4.3.4　Alluxio與底層存儲(chǔ)的元數(shù)據(jù)/
　　   數(shù)據(jù)同步145
4.4　Journal日志和高可用152
4.4.1　Alluxio的元數(shù)據(jù)狀態(tài)和重要
　　   性質(zhì)152
4.4.2　Alluxio的Journal日志內(nèi)容155
4.4.3　Journal日志的Checkpoint操作156
4.4.4　基于底層存儲(chǔ)的UFS Journal
　　   模式156
4.4.5　基于Raft協(xié)議的Embedded 
　　   Journal模式162
4.4.6　UFS Journal和Embedded 
　　   Journal之間的切換與選擇166
4.5　元數(shù)據(jù)備份功能168
4.5.1　元數(shù)據(jù)備份原理168
4.5.2　元數(shù)據(jù)備份解決的兼容問(wèn)題168
4.5.3　在高可用集群中的代理備份
　　   功能169
4.5.4　備份操作和Journal日志的
　　   Checkpoint操作的區(qū)別170
4.6　Alluxio Master的Worker管理
　　  機(jī)制171
4.6.1　Alluxio Worker的注冊(cè)與心跳171
4.6.2　在集群中加入和移除Alluxio 
　　   Worker172
4.6.3　Alluxio Master的可用Worker
　　   列表管理173
4.7　主節(jié)點(diǎn)的元數(shù)據(jù)并發(fā)機(jī)制173
4.7.1　文件路徑并發(fā)控制173
4.7.2　Journal日志并發(fā)控制176
4.7.3　Worker相關(guān)元數(shù)據(jù)并發(fā)控制176
第5章　Alluxio數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的核心特
　　　　性與原理178
5.1　Alluxio Worker組件概覽178
5.1.1　Alluxio Worker數(shù)據(jù)管理簡(jiǎn)介178
5.1.2　Worker的發(fā)展方向179
5.1.3　Worker對(duì)外開(kāi)放的服務(wù)接口179
5.2　Alluxio系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)I/O180
5.2.1　Alluxio的數(shù)據(jù)讀模式詳解180
5.2.2　Alluxio的數(shù)據(jù)寫(xiě)模式詳解182
5.2.3　本地讀寫(xiě)的優(yōu)化184
5.3　Alluxio系統(tǒng)中數(shù)據(jù)塊的生命周期
　　和管理186
5.3.1　數(shù)據(jù)塊的加載和刪除187
5.3.2　數(shù)據(jù)塊的寫(xiě)入和持久化187
5.3.3　數(shù)據(jù)塊的鎖定和解鎖188
5.3.4　數(shù)據(jù)塊的副本控制188
5.3.5　數(shù)據(jù)塊的TTL控制189
5.4　Alluxio Worker的分層緩存190
5.4.1　分層緩存的設(shè)計(jì)190
5.4.2　使用單層緩存191
5.4.3　使用多層緩存192
5.4.4　緩存分配機(jī)制192
5.4.5　緩存驅(qū)逐機(jī)制193
5.4.6　多層緩存的管理機(jī)制195
5.5　Alluxio Worker的并發(fā)和流量
　　  控制機(jī)制197
5.5.1　數(shù)據(jù)塊鎖197
5.5.2　數(shù)據(jù)塊的原子提交197
5.5.3　數(shù)據(jù)讀寫(xiě)的流量控制197
5.6　代碼實(shí)戰(zhàn)—自定義緩存分配
　　  策略198
第6章　Alluxio客戶(hù)端與Job 
　　　　Service的原理200
6.1　Alluxio的原生客戶(hù)端201
6.1.1　Alluxio原生客戶(hù)端的總體
　　   原理201
6.1.2　客戶(hù)端與主節(jié)點(diǎn)的通信方式203
6.1.3　客戶(hù)端側(cè)的塊位置選取策略204
6.2　Alluxio的Hadoop兼容客戶(hù)端205
6.2.1　Hadoop兼容文件系統(tǒng)的
　　   Alluxio實(shí)現(xiàn)206
6.2.2　大數(shù)據(jù)生態(tài)應(yīng)用Alluxio206
6.3　Alluxio的POSIX客戶(hù)端207
6.3.1　JNI-FUSE模塊208
6.3.2　啟動(dòng)流程209
6.3.3　FUSE Shell209
6.3.4　適用場(chǎng)景210
6.4　Alluxio Proxy服務(wù)210
6.4.1　S3 API210
6.4.2　REST API211
6.5　Alluxio系統(tǒng)的Shell命令行211
6.6　Alluxio Job Service概覽和整體
　　  架構(gòu)212
6.6.1　Job Service組件功能介紹212
6.6.2　Job Service的發(fā)展方向212
6.6.3　Job Service對(duì)外開(kāi)放的接口213
6.7　Alluxio Job Service的異步作業(yè)
　　  分類(lèi)213
6.8　Alluxio Job Service的優(yōu)化功能216
6.9　Alluxio Job Master管理的元數(shù)據(jù)217
6.10　Alluxio Job Service高可用和Job 
　　    Worker管理217
6.10.1　Job Master的高可用217
6.10.2　Job Master對(duì)Job Worker的
　　      管理218
6.11　代碼實(shí)戰(zhàn)219
6.11.1　Alluxio Shell拓展實(shí)現(xiàn)219
6.11.2　塊位置選擇策略拓展實(shí)現(xiàn)219
6.11.3　Job Service自定義作業(yè)拓展
　　     實(shí)現(xiàn)220
第7章　Alluxio系統(tǒng)性能深度調(diào)優(yōu)222
7.1　Alluxio的推薦系統(tǒng)配置及測(cè)算
　　  方法222
7.1.1　Alluxio文件系統(tǒng)規(guī)模觀測(cè)222
7.1.2　Alluxio Master進(jìn)程推薦配置225
7.1.3　Alluxio Worker進(jìn)程推薦配置228
7.1.4　Alluxio Job Master進(jìn)程推薦
　　   配置230
7.1.5　Alluxio Job Worker進(jìn)程推薦
　　   配置230
7.2　Alluxio常見(jiàn)的性能問(wèn)題及解決
　　  方案231
7.2.1　讀性能差231
7.2.2　寫(xiě)性能差234
7.2.3　服務(wù)資源占用高235
7.2.4　請(qǐng)求超時(shí)236
7.3　Alluxio Master調(diào)優(yōu)238
7.3.1　元數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)238
7.3.2　Journal日志性能調(diào)優(yōu)239
7.3.3　UFS元數(shù)據(jù)緩存240
7.3.4　元數(shù)據(jù)同步調(diào)優(yōu)240
7.3.5　Alluxio Master的Worker管理
　　    調(diào)優(yōu)241
7.3.6　RPC并發(fā)調(diào)優(yōu)244
7.3.7　心跳線程調(diào)優(yōu)245
7.4　Alluxio Worker調(diào)優(yōu)245
7.4.1　異步緩存調(diào)優(yōu)245
7.4.2　RPC并發(fā)調(diào)優(yōu)246
7.4.3　UFS數(shù)據(jù)流緩存246
7.5　Job Service調(diào)優(yōu)247
7.5.1　Job Service吞吐量調(diào)優(yōu)247
7.5.2　Job Service并發(fā)調(diào)優(yōu)247
7.6　客戶(hù)端調(diào)優(yōu)248
7.6.1　Alluxio Worker選取策略調(diào)優(yōu)248
7.6.2　被動(dòng)緩存策略調(diào)優(yōu)249
7.6.3　Commit操作優(yōu)化249
7.6.4　重試操作調(diào)優(yōu)251
7.6.5　Keepalive調(diào)優(yōu)252
7.6.6　其他客戶(hù)端配置調(diào)優(yōu)252
7.7　性能壓力測(cè)試252
7.7.1　壓力測(cè)試的目的和工具252
7.7.2　Alluxio的壓力測(cè)試框架
　　    StressBench253
7.7.3　StressBench提供的測(cè)試內(nèi)容254
第8章　Alluxio與云原生環(huán)境的
　　　　集成256
8.1　Kubernetes中的Alluxio集群架構(gòu)256
8.2　Alluxio集群的部署258
8.2.1　部署的準(zhǔn)備工作258
8.2.2　Alluxio集群的基礎(chǔ)配置261
8.2.3　集群的部署和驗(yàn)證263
8.3　Alluxio集群的進(jìn)階配置266
8.3.1　Master節(jié)點(diǎn)的Journal日志266
8.3.2　Master節(jié)點(diǎn)的高可用配置267
8.3.3　使用RocksDB作為元數(shù)據(jù)
　　    存儲(chǔ)267
8.3.4　配置Alluxio Worker多層緩存268
8.3.5　配置底層文件系統(tǒng)270
8.4　配置Alluxio使用Kubernetes高級(jí)
　　  功能271
8.5　Alluxio的其他Kubernetes部署
　　  架構(gòu)274
8.5.1　在Kubernetes中部署使用
　　    Alluxio FUSE274
8.5.2　通過(guò)Kubernetes CSI使用
　　    Alluxio FUSE276
8.6　Kubernetes環(huán)境下的讀寫(xiě)性能
　　  優(yōu)化278
8.6.1　讀寫(xiě)本地性?xún)?yōu)化278
8.6.2　使用宿主機(jī)資源優(yōu)化性能280
8.6.3　Alluxio和不同生命周期的應(yīng)
　　    用集成281
第9章　Alluxio在混合云場(chǎng)景中
　　　　的應(yīng)用282
9.1　混合云業(yè)務(wù)場(chǎng)景和常見(jiàn)挑戰(zhàn)282
9.2　Alluxio與傳統(tǒng)方案對(duì)比分析283
9.2.1　方案一：將數(shù)據(jù)從本地復(fù)制
　　    到云存儲(chǔ)以運(yùn)行分析283
9.2.2　方案二：使用NetApp ONTAP
　　   或AWS DataSync等托管服務(wù)284
9.2.3　方案三：使用Alluxio數(shù)據(jù)編
　　    排技術(shù)的解決方案284
9.3　混合云上的Alluxio解決方案
　　　架構(gòu)285
9.3.1　Alluxio架構(gòu)原理回顧285
9.3.2　云上計(jì)算集群搭配部署Alluxio
　　   的架構(gòu)286
9.3.3　節(jié)點(diǎn)的生命周期選擇287
9.3.4　數(shù)據(jù)中心鏈路287
9.3.5　安全288
9.3.6　遷移到混合云架構(gòu)的幾大步驟288
9.4　基準(zhǔn)測(cè)試288
9.4.1　測(cè)試集群架構(gòu)289
9.4.2　測(cè)試方案和配置290
9.4.3　測(cè)試結(jié)果291
9.4.4　測(cè)試結(jié)果分析293
9.5　案例294
9.5.1　混合云案例1：華爾街大型
　　   量化基金公司294
9.5.2　混合云案例2：某知名電信
　　   公司295
9.6　Alluxio在某科技巨頭的應(yīng)用296
9.6.1　案例概覽296
9.6.2　云化之路和挑戰(zhàn)297
9.6.3　解決方案：賦能混合云和多云
　　   架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用靈活可移植298
9.6.4　成效：顯著的商業(yè)價(jià)值和技術(shù)
　　   優(yōu)勢(shì)299
9.6.5　展望未來(lái)：下一代數(shù)據(jù)平臺(tái)301
9.7　結(jié)論301
第10章　Alluxio在大數(shù)據(jù)分析場(chǎng)
　　　　  景中的應(yīng)用303
10.1　Presto和Alluxio結(jié)合的架構(gòu)及
　　   原理303
10.2　Presto與Alluxio搭配部署的架
　　   構(gòu)優(yōu)勢(shì)305
10.2.1　Alluxio幫助企業(yè)將數(shù)據(jù)平臺(tái)
　   　   升級(jí)為混合云數(shù)據(jù)湖305
10.2.2　Alluxio支持跨多個(gè)數(shù)據(jù)源的
　   　   統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問(wèn)305
10.2.3　Alluxio使用通用緩存解決方
　   　   案加速整個(gè)數(shù)據(jù)工作流306
10.3　常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景和案例研究307
10.3.1　單一云上的大數(shù)據(jù)分析：在任
　   　   何云存儲(chǔ)上實(shí)現(xiàn)快速的SQL307
10.3.2　混合云上的大數(shù)據(jù)分析：簡(jiǎn)
　   　   化上云過(guò)程308
10.3.3　跨數(shù)據(jù)中心分析：無(wú)處不在
　   　   的高性能分析309
10.4　混合云架構(gòu)中的基準(zhǔn)測(cè)試性能309
10.5　某公司金融數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的Presto
　　　 Alluxio場(chǎng)景310
10.5.1　大數(shù)據(jù)OLAP分析面臨的
　   　   挑戰(zhàn)311
10.5.2　一種常見(jiàn)的解決方案311
10.5.3　Alluxio：一個(gè)兼顧性能和自
　   　   動(dòng)化管理的更優(yōu)解312
10.5.4　新的挑戰(zhàn)313
10.5.5　最終架構(gòu)315
10.5.6　線上運(yùn)行效果315
10.5.7　總結(jié)展望317
10.6　金山云基于Alluxio加速Presto
　　　 查詢(xún)的性能評(píng)估317
10.6.1　測(cè)試環(huán)境317
10.6.2　理想條件下的Alluxio加速
　   　   表現(xiàn)319
10.6.3　影響加速收益的重要因素320
10.6.4　本測(cè)試的意義327
10.6.5　Alluxio使用和優(yōu)化建議328
第11章　Alluxio在ETL場(chǎng)景中
  　　　　的應(yīng)用329
11.1　Spark和Alluxio結(jié)合的架構(gòu)及
　　　原理329
11.2　ETL場(chǎng)景中搭配部署Alluxio的
　　　架構(gòu)優(yōu)勢(shì)330
11.2.1　技術(shù)優(yōu)勢(shì)331
11.2.2　商業(yè)價(jià)值335
11.3　案例研究336
11.3.1　通過(guò)從預(yù)處理到訓(xùn)練階段的
　   　   數(shù)據(jù)共享提高模型訓(xùn)練效率336
11.3.2　混合云分析：計(jì)算引擎在云
　   　   上，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地337
11.4　性能基準(zhǔn)測(cè)試和成本節(jié)約測(cè)算337
11.4.1　測(cè)試規(guī)格338
11.4.2　測(cè)試結(jié)果338
11.4.3　云上計(jì)算集群使用臨時(shí)實(shí)例
　   　   的成本優(yōu)化方案338
11.5　Alluxio在某知名大型企業(yè)的
　　　應(yīng)用340
11.5.1　分布式緩存提升性能340
11.5.2　存算分離實(shí)現(xiàn)彈性擴(kuò)容342
第12章　Alluxio在AI/ML場(chǎng)景中
  　　　　的應(yīng)用344
12.1　AI/ML模型訓(xùn)練對(duì)數(shù)據(jù)平臺(tái)
　　　的常見(jiàn)需求344
12.2　Alluxio與傳統(tǒng)方案的對(duì)比分析345
12.2.1　方案1：在本地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)
　   　   副本345
12.2.2　方案2：直接訪問(wèn)云存儲(chǔ)346
12.2.3　方案3：使用Alluxio347
12.2.4　三種方案的對(duì)比349
12.3　性能測(cè)試351
12.3.1　測(cè)試架構(gòu)351
12.3.2　測(cè)試規(guī)格352
12.3.3　測(cè)試結(jié)果352
12.4　場(chǎng)景總結(jié)354
12.5　Alluxio在嗶哩嗶哩機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)
　　　景中的應(yīng)用355
12.5.1　技術(shù)挑戰(zhàn)和解決方案分析356
12.5.2　生產(chǎn)環(huán)境中的最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)358
12.5.3　落地過(guò)程中的Alluxio調(diào)優(yōu)360
12.5.4　實(shí)際場(chǎng)景下Alluxio的性能
 　　　表現(xiàn)361
12.6　云知聲Atlas超算平臺(tái)——基于
 　　　Fluid Alluxio的計(jì)算加速實(shí)踐362
12.6.1　Atlas超算平臺(tái)架構(gòu)363
12.6.2　Atlas早期遇到的問(wèn)題和解決
 　　　方案363
12.6.3　Atlas Fluid Alluxio的架構(gòu)
 　　　選型與優(yōu)勢(shì)364
12.6.4　基于Atlas全新架構(gòu)的性能
 　　　實(shí)驗(yàn)367
12.6.5　收益總結(jié)與未來(lái)展望369
附錄：如何貢獻(xiàn)開(kāi)源項(xiàng)目——以
　　　Alluxio為例371
參考文獻(xiàn)377