Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统 Ozone，同时提供对象和文件访问的接口，从构架上解决了长久以来困扰HDFS的小文件问题。本文作为Ozone系列文章的第一篇，抛个砖，介绍Ozone的产生背景，主要架构和功能。

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背景

HDFS是业界默认的大数据存储系统，在业界的大数据集群中有非常广泛的使用。HDFS集群有着很高的稳定性，得益于它较简单的构架，集群也很容易扩展。业界包含几千个数据节点，保存上百PB数据的集群也不鲜见。

HDFS通过把文件系统元数据全部加载到Namenode内存中，给客户端提供了低延迟的元数据访问。由于元数据需要全部加载到内存，所以一个HDFS集群能支持的最大文件数，受JAVA堆内存的限制，上限大概是4亿左右个文件。所以HDFS适合大量大文件（几百兆以上）的集群，如果集群中有非常多的小文件，HDFS的元数据访问性能会受到影响。虽然可以通过各种Federation技术来扩展集群的节点规模， 但单个HDFS集群仍然没法很好的解决小文件的限制。

基于这些背景，Hadoop 社区推出了新的分布式存储系统 Ozone，从构架上解决这个问题。

Ozone的设计原则

Ozone 由一群对大规模Hadoop集群有着丰富运维和管理经验的工程师和构架师设计和实现。他们对大数据有深刻的洞察力，清楚的了解HDFS的优缺点，这些洞察力自始自终影响了Ozone的设计和实现。Ozone的设计遵循一下原则：

• 强一致性
• 构架简洁性：

  当系统出现问题时，一个简单的架构更容易定位，也容易调试。Ozone尽可能的保持架构的简单，即使因此需要可扩展性上做一些妥协。但是在Ozone在扩展性上绝不逊色，目标是支持单集群1000亿个对象。

• 构架分层

  Ozone 采用分层的文件系统。Namespace 元数据的管理，数据块和节点的管理分开。用户可以对二者独立扩展。

• 容易恢复

  HDFS 一个关键优点是，它能经历大的灾难事件，比如集群级别的电力故障，而不丢失数据, 并且能高效的从灾难中恢复。对于一些小的故障，比如机架和节点级别的故障，更是不在话下。Ozone 将继承 HDFS 的这些优点。

• Apache开源

  Apache 社区开源对于 Ozone 的成功非常重要。所有 Ozone 的设计和实现都在社区中进行，接受社区所有人的 Review。

• 和Hadoop生态的互操作性

  Ozone 可以被 Hadoop 生态中的应用，如 Apache Hive、Apache Spark 和 Mapreduce 无缝对接。Ozone 支持 Hadoop Compatible FileSystem API (aka OzoneFS)。通过 OzoneFS， Hive，Spark 等应用不需要做任何修改，就可以运行在 Ozone上 。Ozone 同时支持 Data Locality，使得计算能够尽可能的靠近数据。

语义

Ozone是一个分布式Key-value对象存储系统。Ozone提供给用户的语义包含Volume， Bucket 和Key。

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• Volume

  类似于用户的Home目录，建议每个用户单独创建自己的Volume。Volume只有系统管理员才可以创建，是存储管理的单位，比如配额管理。Volume用来存储Bucket，一个Volume下面可以包含任意多个Bucket。

• Bucket

  Bucket 下存储 Key 和 Value。Bucket 的概念类似于 S3 的 Bucket，或者 Azure 中的 Container。Bucket 由 ACL 来控制访问。

• Key

  每个 Key 在 Bucket 中必须唯一，可以是任意字符串。用户的数据以 Key-value 的形式存储在 Bucket 下。

• Ozone URL

  Ozone URL 采用如下格式：
  [scheme][server:port]/volume/bucket/key

  其中，Scheme可以选
  a) o3 - 通过 RPC 协议访问 Ozone Manager 和 Datanodes
  b) http/https - 通过 HTTP 协议访问 REST API
  Scheme可以省略，这种情况下默认使用RPC协议。Server:Port 是 Ozone Manager 的地址。如果没有指定，则用定义在 ozone-site.xml 中 "ozone.om.address" 默认值。

构架

Ozone 从结构上分为三个部分，Ozone Manager, 元数据管理；Storage Container Manager， 数据块和节点管理；Datanode， 数据最终的存放处。类比 HDFS 的构架， 可以看到原来 Namenode 的功能，现在由 Ozone Manager 和 Storage Container Manage 分别进行管理了。接下来，我们仔细看一下 Ozone 主要模块和概念。

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Ozone Manager

管理 Ozone 的 Namespace，提供所有的 Volume, Bucket 和 Key 的新建，更新和删除操作。存储了 Ozone 的元数据信息，这些元数据信息包括 Volumes、Buckets 和 Keys，底层通过 Ratis（实现了Raft协议） 扩展元数据的副本数来实现 元数据的 HA。Ozone Manager 只和 Ozone Client 和 Storage Container Manager 通信，并不直接和 Datanode 通信。

Storage Container Manager(SCM)

类似HDFS中的Block Manager，管理 Container, Pipelines 和 Datanode，为 Ozone Manager 提供Block 和 Container 的操作和信息。SCM也监听 Datanode 发来的心跳信息，作为Datanode manager的角色, 保证和维护集群所需的数据冗余级别。SCM 和 Ozone Client 之间没有通信。

Block，Container 和 Pipeline

Block 是数据块对象，真实存储用户的数据。Container是一个逻辑概念，是由一些相互之间没有关系的 Block 组成的集合。在 Ozone 中， 数据是以 Container 的粒度进行副本复制的。Pipeline 来保证 Container 实现想要的副本数。SCM 中目前支持2种 Pipeline 方式实现多副本，单副本的 Standalone 模式和三副本的 Ratis 方式。Container 有2种状态，OPEN 和 CLOSED。当一个Container 是 OPEN 状态时，可以往里边写入新的 BLOCK。当一个Container 达到它预定的大小时（默认5GB），它从 OPEN 状态转换成 CLOSED 状态。一个 Closed Container 是不可修改的。

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Datanode

Datanode 是 Ozone 的数据节点，以 Container 为基本存储单元，维护每个 Container 内部的数据映射关系，定时向 SCM 发送心跳节点，汇报节点的信息，管理的 Container 的信息，Pipeline 的信息。当一个 Container Size 超过预定的大小 90% 时 或者写操作失败时，Datanode 会发送 Container Close 命令给 SCM，把 Container 的状态从 Open 转变成 Closed。或者当Pipeline 出错时，发送 Pipeline Close 命令给SCM，把Pipeline 从 Open 状态转为 Closed 状态。

Ozone 分层的构架结构，使得Ozone Manager，Storage Container Manager 和 Datanode 按需独立扩展。对于Ozone 提供的语义，也是由各层分层管理的.

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读写过程

写过程

Ozone 客户端 先和 Ozone Manager 通信，提供需要创建的Key 的信息，包括 /volume/bucket/key，数据的大小，备份数，和其他用户自定义Key的属性。Ozone Manager 收到 Ozone 客户端的请求后，调用SCM 的服务，寻找足够容纳数据的Open Container，将Container 对应的Pipeline 的Datanode 列表信息返回给Ozone Manager。Ozone Manager 返回对应的信息给客户端。

客户端拿到Datanode列表信息之后，和第一个Datanode（Raft Leader）建立通信，将数据写入Datanode 的Container 中，更新Container 的元数据，记录新增加的这个数据块。

最后，客户端再和Ozone Manager 通信，告知数据已经成功的在 Datanode写入了。Ozone 修改 Namspace 元数据，记录一个新生成的Key。之后，其他的客户端就可以访问这个Key了。

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读过程

读的过程相对简单，类似于HDFS的文件读。Ozone 客户端 先和 Ozone Manager 通信，告知需要读取的Key 的信息（/volume/bucket/key）。Ozone Manager 在元数据库中查找对应的Key，返回 Key 数据所在的 Datanode 列表给Ozone 客户端。Ozone 支持Data locality。如果Ozone 客户端运行在集群中的某个节点上，Ozone Manager 会返回按照网络拓扑距离排序的Datanode列表。当 Ozone 客户端拿到 Key 的信息之后，可以选择第一个Datanode 节点（一本地节点），也是离客户端最近的节点来读取数据，节省数据读取的时间。

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和Hadoop 生态的结合

Ozone 同时支持 Hadoop 2.x 和 Hadoop 3.x 集群，能够和运行其上的Hive，Spark 等应用无缝集成。

结束语

Apache Ozone 是一个开发迭代非常活跃的社区，在 2018 年发布了版本 0.2.1 和 0.3.0，支持 OzoneFS, YARN, HIVE and Spark on OzoneFS, S3 协议接口。2019年发布了版本0.4.0，0.4.1 和0.4.2，支持基于Kerbero的认证，透明数据加密/解密，支持Ranger，实现CNCF CSI 插件支持Kubernetes布署。2020年0.5.0 的发布正在进行中。Ozone 社区提供Docker-Compose脚本，帮助初次使用者很方便的布署单集群，尝试Ozone的各种功能。更多文档的信息，请参考Apache Ozone官网和对应的Github开源项目。

参考文档
https://hortonworks.com/blog/introducing-apache-hadoop-ozone-object-store-apache-hadoop/
https://hortonworks.com/blog/apache-hadoop-ozone-object-store-architecture/

本文原文：https://mp.weixin.qq.com/s/32ZjcEsDypspIKU_AKLfmQ