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news 2025/10/22 4:25:41

做招聘网站怎么样,包装设计公司浙江,公司flash网站模板,直通车推广计划方案我们仍然惊讶于有如此多的客户来找我们#xff0c;希望从HDFS迁移到现代对象存储#xff0c;如MinIO。我们现在以为每个人都已经完成了过渡#xff0c;但每周#xff0c;我们都会与一个决定进行过渡的主要、高技术性组织交谈。很多时候#xff0c;在这些讨论中#xff… 我们仍然惊讶于有如此多的客户来找我们希望从HDFS迁移到现代对象存储如MinIO。我们现在以为每个人都已经完成了过渡但每周我们都会与一个决定进行过渡的主要、高技术性组织交谈。很多时候在这些讨论中他们希望在迁移后维护其基础设施的某些元素。HDFS 生态系统中的一些框架和软件得到了大量开发人员的支持并且在现代数据堆栈中仍然占有一席之地。事实上我们经常说 HDFS 生态系统带来了很多好处。根本问题在于存储和计算的紧密耦合而不一定是大数据时代的工具和服务。这篇博文将重点介绍如何在不淘汰和替换有价值的工具和服务的情况下进行迁移。现实情况是如果你不对你的基础架构进行现代化改造你就无法在组织所需的AI/ML方面取得进步但你不必为了实现这一目标而抛弃一切。使用 Spark 和 Hive 分解存储和计算我们已经经历了一些完全撕裂和替换迁移的策略在某些情况下这是前进的道路。但是让我们看一下实现 HDFS 实现现代化的另一种方法。此架构涉及 Kubernetes 管理用于数据处理的 Apache Spark 和 Apache Hive 容器;Spark 与 MinIO 原生集成而 Hive 使用 YARN。MinIO 处理有状态容器中的对象存储在此架构中它依赖于多租户配置进行数据隔离。架构概述计算节点Kubernetes 高效管理计算节点上的无状态 Apache Spark 和 Apache Hive 容器确保资源利用率和动态扩展。存储层MinIO纠删码和BitRot保护意味着您可能会丢失多达一半的驱动器数量但仍然可以恢复所有这些都不需要维护Hadoop所需的每个数据块的三个副本。访问层对 MinIO 对象存储的所有访问都通过 S3 API 统一为与存储的数据交互提供无缝接口。安全层数据安全至关重要。MinIO 使用每个对象的密钥加密所有数据确保对未经授权的访问提供强大的保护。身份管理MinIO Enterprise 与 WSO2、Keycloak、Okta、Ping Identity 等身份提供商完全集成以允许应用程序或用户进行身份验证。 Hadoop的完全现代化替代品使您的组织能够保留HiveYARN和任何其他Hadoop生态系统数据产品这些产品可以与对象存储集成对象存储几乎是现代数据堆栈中的所有内容。接入层中的互操作性 S3a是寻求从Hadoop过渡的应用程序的重要端点它提供了与Hadoop生态系统中各种应用程序的兼容性。自 2006 年以来兼容 S3 的对象存储后端已作为默认功能无缝集成到 Hadoop 生态系统中的众多数据平台中。这种集成可以追溯到将 S3 客户端实施整合到新兴技术中。在所有与Hadoop相关的平台上采用该 hadoop-aws 模块是 aws-java-sdk-bundle 标准做法确保了对S3 API的强大支持。这种标准化方法有助于应用程序从 HDFS 和 S3 存储后端平稳过渡。只需指定适当的协议开发人员就可以毫不费力地将应用程序从Hadoop切换到现代对象存储。S3 的协议方案用 s3a// 表示而 HDFS 的协议方案用 hdfs:// 表示。迁移的好处可以详细讨论从Hadoop迁移到现代对象存储的好处。如果你正在阅读这篇文章你已经在很大程度上意识到如果不从Hadoop等传统平台迁移人工智能和其他现代数据产品的进步可能会被排除在外。原因归结为性能和规模。毫无疑问现代工作负载需要出色的性能来与正在处理的数据量和现在所需的任务复杂性竞争。当性能不仅仅是虚荣的基准测试而是一个硬性要求时Hadoop替代品的竞争者领域就会急剧下降。推动迁移的另一个因素是云原生规模。当云的概念不再是物理位置而更像是一种操作模型时就可以做一些事情比如在几分钟内从单个 .yaml 文件部署整个数据堆栈。如此迅速的实现会让任何Hadoop工程师从椅子上摔下来。这一概念的一部分是摆脱供应商锁定带来的经济效益它允许组织为特定工作负载选择一流的选项。更不用说无需维护三个单独的数据副本来保护它这已成为过去具有主动-主动复制和纠删编码。投资于面向未来的技术通常也意味着更容易找到和招募有才华的专业人员来从事您的基础设施工作。人们希望从事推动业务发展的事情而几乎没有比数据做得更好的了。这些因素共同促成了数据堆栈该堆栈不仅更快、更便宜而且更适合当今和未来的数据驱动需求。开始在深入了解我们架构的细节之前您需要启动并运行一些组件。要从Hadoop迁移显然必须首先安装它。如果要模拟此体验可以通过在此处设置 Hadoop 的 Hortonworks 发行版来开始本教程。否则您可以从以下安装步骤开始 1 . 设置 Ambari接下来安装 Ambari它将通过自动为你配置 YARN 来简化服务的管理。Ambari提供了一个用户友好的仪表板用于管理Hadoop生态系统中的服务并保持一切顺利运行。 2 . 安装 Apache SparkSpark 对于处理大规模数据至关重要。按照标准安装过程启动并运行 Spark。 3 . 安装 MinIO根据您的环境您可以在两种安装方法之间进行选择Kubernetes 或 Helm Chart。成功安装这些元素后可以将 Spark 和 Hive 配置为使用 MinIO 而不是 HDFS。导航到 Ambari UI http://8080/ 并使用默认凭据登录 username: admin, password: admin 在 Ambari 中导航到“services”然后导航到 HDFS然后导航到“配置”面板如下面的屏幕截图所示。在本部分中您将 Ambari 配置为将 S3a 与 MinIO 结合使用而不是 HDFS。向下滚动并导航到 Custom core-site 。您将在此处配置 S3a。 sudo pip install yq alias kv-pairifyyq .configuration[] | jq .[] | jq -r .name \\ .value 从这里开始您的配置将取决于您的基础结构。但是下面可能代表了 core-site.xml 一种配置 S3a 的方法其中 MinIO 在 12 个节点和 1.2TiB 内存上运行。 cat ${HADOOP_CONF_DIR}/core-site.xml | kv-pairify | grep mapredmapred.maxthreads.generate.mapoutput2 # Num threads to write map outputs mapred.maxthreads.partition.closer0 # Asynchronous map flushers mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version2 # Use the latest committer version mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps0.99 # 99% map, then reduce mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent0.9 # Min % buffer in RAM mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent0.9 # Minimum % merges in RAM mapreduce.reduce.speculativefalse # Disable speculation for reducing mapreduce.task.io.sort.factor999 # Threshold before writing to drive mapreduce.task.sort.spill.percent0.9 # Minimum % before spilling to drive 通过查看有关此迁移模式的文档以及 Hadoop 关于 S3 的文档可以探索相当多的优化此处和此处. 当您对配置感到满意时请重新启动 All。您还需要导航到 Spark2 配置面板。向下滚动到 Custom spark-defaults 并添加以下属性以使用 MinIO 进行配置 spark.hadoop.fs.s3a.access.key minio spark.hadoop.fs.s3a.secret.key minio123 spark.hadoop.fs.s3a.path.style.access true spark.hadoop.fs.s3a.block.size 512M spark.hadoop.fs.s3a.buffer.dir ${hadoop.tmp.dir}/s3a spark.hadoop.fs.s3a.committer.magic.enabled false spark.hadoop.fs.s3a.committer.name directory spark.hadoop.fs.s3a.committer.staging.abort.pending.uploads true spark.hadoop.fs.s3a.committer.staging.conflict-mode append spark.hadoop.fs.s3a.committer.staging.tmp.path /tmp/staging spark.hadoop.fs.s3a.committer.staging.unique-filenames true spark.hadoop.fs.s3a.committer.threads 2048 # number of threads writing to MinIO spark.hadoop.fs.s3a.connection.establish.timeout 5000 spark.hadoop.fs.s3a.connection.maximum 8192 # maximum number of concurrent conns spark.hadoop.fs.s3a.connection.ssl.enabled false spark.hadoop.fs.s3a.connection.timeout 200000 spark.hadoop.fs.s3a.endpoint http://minio:9000 spark.hadoop.fs.s3a.fast.upload.active.blocks 2048 # number of parallel uploads spark.hadoop.fs.s3a.fast.upload.buffer disk # use disk as the buffer for uploads spark.hadoop.fs.s3a.fast.upload true # turn on fast upload mode spark.hadoop.fs.s3a.impl org.apache.hadoop.spark.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem spark.hadoop.fs.s3a.max.total.tasks 2048 # maximum number of parallel tasks spark.hadoop.fs.s3a.multipart.size 512M # size of each multipart chunk spark.hadoop.fs.s3a.multipart.threshold 512M # size before using multipart uploads spark.hadoop.fs.s3a.socket.recv.buffer 65536 # read socket buffer hint spark.hadoop.fs.s3a.socket.send.buffer 65536 # write socket buffer hint spark.hadoop.fs.s3a.threads.max 2048 # maximum number of threads for S3A 应用配置更改后全部重新启动。导航到 Hive 面板以完成配置。向下滚动到 Custom hive-site 并添加以下属性 hive.blobstore.use.blobstore.as.scratchdirtrue hive.exec.input.listing.max.threads50 hive.load.dynamic.partitions.thread25 hive.metastore.fshandler.threads50 hive.mv.files.threads40 mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads50 您可以在此处找到更多微调配置信息。在进行配置更改后重新启动所有。就是这样您现在可以测试您的集成。自行探索这篇博文概述了一种从Hadoop迁移的现代方法而无需彻底检修现有系统。通过利用 Kubernetes 管理 Apache Spark 和 Apache Hive并集成 MinIO 进行有状态对象存储组织可以实现支持动态扩展和高效资源利用的平衡架构。此设置不仅保留了数据处理环境的功能而且增强了数据处理环境的功能使其更加强大且面向未来。借助 MinIO您可以受益于在商用硬件上提供高性能的存储解决方案通过纠缠编码消除 Hadoop 数据复制的冗余降低成本并绕过供应商锁定和基于 Cassandra 的元数据存储等限制。这些优势对于希望在不丢弃现有数据系统核心元素的情况下利用高级 AI/ML 工作负载的组织至关重要。
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