元数据管理的可扩展性（主讲人：姚文辉）慕课视频播放-大数据平台核心技术-MOOC慕课视频教程-柠檬大学

我们深入分析了元数据的

高可用之后

接下来我们看看如何做到

元数据管理的可扩展性

我们还是以举例的方式

进行分析

在HDFS Federation中

Namenode扩展性依赖于

目录树的静态划分

每个目录子树

被称为一个Volume

并将切分后的Volume

分配到不同的Namenode上

DataNode则作为数据存储池

被所有Namenode共享使用

为了让客户端可以找到

某棵树中的节点

在client中需要加载

ClientSideMountTadle

这里记录了目录树

同Namenode的对应关系

用户使用文件名

访问元数据时

客户端首先用文件名

从MountTadle中

获取Namenode的服务端口

再发送元数据请求

Federation这种做法简单高效

静态划分的方法

需要提前对各个Namenode

未来元数据的量

有比较准确的估计

否则很容易造成

Namenode间元数据不平衡

给整个系统带来瓶颈

盘古系统采用了

同HDFS一样的解决方案

在实现过程中

对应每个HDFS中的Namenode

会部署一组盘古多Master

盘古Federation除了用

MountTable让用户透明访问系统外

还提供了新的访问方式

用户可以在文件名前

指名Volume命名

这样可以绕过

mount table的访问

直接请求到某组盘古Master上

这个功能

可以有效防止集群中

大量进程短时间启动

集中获取mount table

带来的流量冲击

为了应对原数据不均衡问题

盘古提供了

两个Volume间

元数据迁移的工具

Ceph系统的MDS的扩展性

用动态分裂的功能实现

分裂依据是

目录或者文件的请求频率

当用户请求某个路径时

将路径中每个目录

以及最终端的节点

或者目录上的请求统计值增加

然后通过定期计算

每个MDS中目录的请求频率

来决定是否已经超过了

MDS的负载

而需要进行动态分裂

分裂过程中

源MDS将元数据发送给目标MDS

并分别记录移动日志

这种动态分裂的方式

可以有效解决局部访问热点

带来的性能瓶颈

在元数据规模

和处理能力方面做了扩展

是比静态划分更好的设计

和实现方式

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