Intégration HDFS

RustFS fournit une intégration transparente avec le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS), permettant des analyses et traitements de données volumineuses haute performance avec les avantages du stockage d'objets.

Vue d'ensemble

L'intégration HDFS de RustFS offre :

Compatibilité HDFS : Compatibilité complète avec l'API HDFS pour les applications existantes
Avantages du stockage d'objets : Combine l'interface HDFS avec les avantages du stockage d'objets
Mise à l'échelle élastique : Mise à l'échelle indépendante du stockage et du calcul
Optimisation des coûts : Réduit les coûts de stockage tout en maintenant les performances

Principaux avantages

Compatibilité API HDFS

Intégration native

Protocole HDFS : Support complet du protocole HDFS
Applications existantes : Exécute les applications Hadoop existantes sans modification
Support écosystème : Compatible avec l'ensemble de l'écosystème Hadoop
Migration transparente : Migration facile depuis HDFS traditionnel

Avantages du stockage d'objets

Architecture moderne

Stockage découplé : Sépare le stockage du calcul
Mise à l'échelle élastique : Mise à l'échelle indépendante du stockage et du calcul
Accès multi-protocole : Accès aux données via HDFS, S3 et NFS
Intégration cloud : Déploiement cloud et hybride transparent

Optimisation des performances

Opérations haute throughput

Traitement parallèle : Traitement massif parallèle des données
E/S optimisées : Optimisé pour les charges de travail big data
Cache intelligent : Cache intelligent pour les données fréquemment accédées
Optimisation réseau : Protocoles réseau optimisés

Efficacité des coûts

Réduction des coûts de stockage

Matériel de base : Utilise du matériel de base au lieu d'un stockage spécialisé
Hiérarchisation du stockage : Hiérarchisation automatique des données pour l'optimisation des coûts
Compression : Compression intégrée pour réduire l'empreinte de stockage
Déduplication : Élimine les données dupliquées entre les ensembles de données

Architecture

HDFS traditionnel vs RustFS

Architecture HDFS traditionnelle

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   NameNode      │    │   DataNode      │
│   (Metadata)    │◄──►│   (Data)        │
│                 │    │                 │
│ • Namespace     │    │ • Block Storage │
│ • Block Map     │    │ • Replication   │
│ • Coordination  │    │ • Local Disks   │
└─────────────────┘    └─────────────────┘

Architecture HDFS RustFS

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   HDFS Gateway  │    │   RustFS        │
│   (Protocol)    │◄──►│   (Storage)     │
│                 │    │                 │
│ • HDFS API      │    │ • Object Store  │
│ • Metadata      │    │ • Erasure Code  │
│ • Compatibility │    │ • Multi-Protocol│
└─────────────────┘    └─────────────────┘

Modèles de déploiement

Déploiement hybride

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Compute       │    │   Storage       │
│   Cluster       │◄──►│   (RustFS)      │
│                 │    │                 │
│ • Spark         │    │ • HDFS Gateway  │
│ • MapReduce     │    │ • Object Store  │
│ • Hive          │    │ • Multi-Protocol│
│ • HBase         │    │ • Elastic Scale │
└─────────────────┘    └─────────────────┘

Déploiement cloud-natif

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Kubernetes    │    │   Cloud Storage │
│   Workloads     │◄──►│   (RustFS)      │
│                 │    │                 │
│ • Spark on K8s  │    │ • S3 API        │
│ • Flink         │    │ • HDFS API      │
│ • Jupyter       │    │ • Auto-scaling  │
│ • MLflow        │    │ • Cost Optimized│
└─────────────────┘    └─────────────────┘

Fonctionnalités d'intégration

Support du protocole HDFS

Opérations HDFS de base

Opérations de fichiers : Créer, lire, écrire, supprimer des fichiers
Opérations de répertoire : Créer, lister, supprimer des répertoires
Opérations de métadonnées : Obtenir le statut des fichiers, permissions, horodatages
Opérations de blocs : Opérations de lecture et écriture au niveau des blocs

Fonctionnalités avancées

Opérations d'ajout : Ajouter des données aux fichiers existants
Opérations de troncature : Tronquer les fichiers à une longueur spécifiée
Support des instantanés : Créer et gérer les instantanés du système de fichiers
Attributs étendus : Support des attributs étendus de fichiers

Intégration de l'écosystème Hadoop

Apache Spark

DataFrames : Lire et écrire des DataFrames vers RustFS
RDDs : Support des ensembles de données distribués résilients
Streaming : Intégration Spark Streaming
SQL : Requêtes Spark SQL sur les données RustFS

Apache Hive

Tables externes : Créer des tables externes sur RustFS
Partitionnement : Support des tables partitionnées
Formats de données : Support des formats Parquet, ORC, Avro
Metastore : Intégration Hive Metastore

Apache HBase

HFiles : Stocker les HFiles HBase sur RustFS
WAL : Stockage Write-Ahead Log
Instantanés : Stockage des instantanés HBase
Sauvegarde : Sauvegarde et récupération HBase

Apache Kafka

Segments de logs : Stocker les segments de logs Kafka
Stockage hiérarchisé : Support du stockage hiérarchisé Kafka
Sauvegarde : Sauvegarde et récupération des topics Kafka
Analytique : Analytique de traitement de flux

Configuration et installation

Configuration de la passerelle HDFS

Déploiement de la passerelle

yaml

# Configuration de la passerelle HDFS RustFS
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: rustfs-hdfs-gateway
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: rustfs-hdfs-gateway
  template:
    metadata:
      labels:
        app: rustfs-hdfs-gateway
    spec:
      containers:
      - name: hdfs-gateway
        image: rustfs/hdfs-gateway:latest
        ports:
        - containerPort: 8020
        - containerPort: 9000
        env:
        - name: RUSTFS_ENDPOINT
          value: "http://rustfs-service:9000"
        - name: HDFS_NAMENODE_PORT
          value: "8020"

Configuration client

xml

<!-- core-site.xml -->
<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://rustfs-hdfs-gateway:8020</value>
  </property>
  <property>
    <name>fs.hdfs.impl</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem</value>
  </property>
</configuration>

Optimisation des performances

Configuration de la taille des blocs

xml

<!-- hdfs-site.xml -->
<configuration>
  <property>
    <name>dfs.blocksize</name>
    <value>134217728</value> <!-- 128MB -->
  </property>
  <property>
    <name>dfs.client.read.shortcircuit</name>
    <value>false</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.client.block.write.locateFollowingBlock.retries</name>
    <value>5</value>
  </property>
</configuration>

Optimisation réseau

xml

<!-- Configuration pour l'optimisation réseau -->
<configuration>
  <property>
    <name>ipc.client.connect.max.retries</name>
    <value>10</value>
  </property>
  <property>
    <name>ipc.client.connect.retry.interval</name>
    <value>1000</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.socket.timeout</name>
    <value>60000</value>
  </property>
</configuration>

Cas d'utilisation

Analytique big data

Analytique Apache Spark

python

# Opérations DataFrame Spark sur RustFS
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("RustFS Analytics") \
    .config("spark.hadoop.fs.defaultFS", "hdfs://rustfs-gateway:8020") \
    .getOrCreate()

# Lire les données depuis RustFS
df = spark.read.parquet("hdfs://rustfs-gateway:8020/data/sales")

# Effectuer des analyses
result = df.groupBy("region").sum("revenue")
result.write.parquet("hdfs://rustfs-gateway:8020/output/regional_sales")

Entrepôt de données Hive

sql

-- Créer une table externe sur RustFS
CREATE TABLE sales_data (
    transaction_id STRING,
    customer_id STRING,
    product_id STRING,
    quantity INT,
    price DECIMAL(10,2),
    transaction_date DATE
)
STORED AS PARQUET
LOCATION 'hdfs://rustfs-gateway:8020/warehouse/sales_data'
PARTITIONED BY (year INT, month INT);

-- Interroger les données
SELECT region, SUM(price * quantity) as total_revenue
FROM sales_data
WHERE year = 2023
GROUP BY region;

Machine learning

Intégration MLflow

python

# MLflow avec stockage RustFS
import mlflow
import mlflow.sklearn
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Définir l'URI de suivi vers RustFS
mlflow.set_tracking_uri("hdfs://rustfs-gateway:8020/mlflow")

with mlflow.start_run():
    # Entraîner le modèle
    model = RandomForestClassifier()
    model.fit(X_train, y_train)

    # Logger le modèle vers RustFS
    mlflow.sklearn.log_model(model, "random_forest_model")

    # Logger les métriques
    mlflow.log_metric("accuracy", accuracy_score(y_test, y_pred))

Notebooks Jupyter

python

# Accès aux données RustFS depuis Jupyter
import pandas as pd
import pyarrow.parquet as pq

# Lire les données depuis RustFS via HDFS
fs = pyarrow.hdfs.connect(host='rustfs-gateway', port=8020)
table = pq.read_table('/data/customer_data.parquet', filesystem=fs)
df = table.to_pandas()

# Effectuer des analyses
correlation_matrix = df.corr()

Architecture data lake

Support multi-format

bash

# Stocker différents formats de données
hdfs dfs -put data.csv hdfs://rustfs-gateway:8020/datalake/raw/csv/
hdfs dfs -put data.parquet hdfs://rustfs-gateway:8020/datalake/processed/parquet/
hdfs dfs -put data.json hdfs://rustfs-gateway:8020/datalake/raw/json/

Pipeline de données

python

# Pipeline de données utilisant Apache Airflow
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

dag = DAG(
    'data_pipeline',
    default_args={
        'depends_on_past': False,
        'start_date': datetime(2023, 1, 1),
        'retries': 1,
        'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    },
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

# Extraire les données
extract_task = BashOperator(
    task_id='extract_data',
    bash_command='python extract_data.py hdfs://rustfs-gateway:8020/raw/',
    dag=dag,
)

# Transformer les données
transform_task = BashOperator(
    task_id='transform_data',
    bash_command='spark-submit transform_data.py',
    dag=dag,
)

# Charger les données
load_task = BashOperator(
    task_id='load_data',
    bash_command='python load_data.py hdfs://rustfs-gateway:8020/processed/',
    dag=dag,
)

extract_task >> transform_task >> load_task

Optimisation des performances

Stratégies de mise en cache

Mise en cache intelligente

Mise en cache des données chaudes : Cache les données fréquemment accédées
Préchargement : Préchargement prédictif des données
Éviction du cache : Politiques d'éviction intelligentes du cache
Mise en cache multi-niveaux : Niveaux de cache mémoire et SSD

Configuration du cache

xml

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.client.cache.readahead</name>
    <value>4194304</value> <!-- 4MB -->
  </property>
  <property>
    <name>dfs.client.cache.drop.behind.reads</name>
    <value>true</value>
  </property>
</configuration>

Traitement parallèle

Opérations concurrentes

Lectures parallèles : Opérations de lecture concurrentes multiples
Écritures parallèles : Opérations d'écriture concurrentes
Équilibrage de charge : Distribue la charge entre les nœuds
Pooling de connexions : Optimise la gestion des connexions

Paramètres d'ajustement

xml

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.client.max.block.acquire.failures</name>
    <value>3</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.enable</name>
    <value>true</value>
  </property>
</configuration>

Surveillance et gestion

Métriques et surveillance

Métriques clés

Débit : Débit de lecture et d'écriture
Latence : Métriques de latence des opérations
Taux d'erreur : Taux d'erreur et de retry
Utilisation des ressources : Utilisation CPU, mémoire et réseau

Outils de surveillance

bash

# Vérification du système de fichiers HDFS
hdfs fsck hdfs://rustfs-gateway:8020/ -files -blocks

# Statistiques du système de fichiers
hdfs dfsadmin -report

# Métriques de performance
hdfs dfsadmin -printTopology

Surveillance de la santé

Santé de la passerelle

bash

# Vérifier la santé de la passerelle
curl http://rustfs-hdfs-gateway:9870/jmx

# Surveiller les logs de la passerelle
kubectl logs -f deployment/rustfs-hdfs-gateway

Santé du stockage

bash

# Vérifier la santé du cluster RustFS
rustfs admin cluster status

# Surveiller les métriques de stockage
rustfs admin metrics

Sécurité

Authentification et autorisation

Intégration Kerberos

xml

<!-- core-site.xml pour Kerberos -->
<configuration>
  <property>
    <name>hadoop.security.authentication</name>
    <value>kerberos</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.security.authorization</name>
    <value>true</value>
  </property>
</configuration>

Listes de contrôle d'accès

bash

# Définir les permissions de fichiers
hdfs dfs -chmod 755 hdfs://rustfs-gateway:8020/data/
hdfs dfs -chown user:group hdfs://rustfs-gateway:8020/data/

# Définir les ACL
hdfs dfs -setfacl -m user:alice:rwx hdfs://rustfs-gateway:8020/data/

Chiffrement des données

Chiffrement au repos

Chiffrement transparent : Chiffrement transparent des données
Gestion des clés : Gestion centralisée des clés
Chiffrement par zones : Zones de chiffrement pour différents types de données
Accélération matérielle : Chiffrement accéléré par matériel

Chiffrement en transit

xml

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.encrypt.data.transfer</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.encrypt.data.transfer.algorithm</name>
    <value>3des</value>
  </property>
</configuration>

Migration et bonnes pratiques

Migration depuis HDFS traditionnel

Phase d'évaluation

Inventaire des données : Cataloguer les données HDFS existantes
Analyse des applications : Analyser les dépendances des applications
Exigences de performance : Comprendre les besoins de performance
Planification de migration : Planifier la stratégie et le calendrier de migration

Processus de migration

bash

# Migrer les données avec DistCp
hadoop distcp hdfs://old-cluster:8020/data hdfs://rustfs-gateway:8020/data

# Vérifier l'intégrité des données
hdfs dfs -checksum hdfs://old-cluster:8020/data/file.txt
hdfs dfs -checksum hdfs://rustfs-gateway:8020/data/file.txt

Bonnes pratiques

Bonnes pratiques de performance

Taille des blocs : Utiliser des tailles de blocs appropriées pour les charges de travail
Parallélisme : Optimiser les opérations parallèles
Mise en cache : Implémenter une mise en cache intelligente
Réseau : Optimiser la configuration réseau

Bonnes pratiques de sécurité

Authentification : Activer l'authentification forte
Autorisation : Implémenter un contrôle d'accès fin
Chiffrement : Activer le chiffrement au repos et en transit
Audit : Activer la journalisation d'audit complète

Bonnes pratiques opérationnelles

Surveillance : Implémenter une surveillance complète
Sauvegarde : Tests réguliers de sauvegarde et récupération
Planification de capacité : Planifier la croissance future
Documentation : Maintenir la documentation opérationnelle

Dépannage

Problèmes courants

Problèmes de connectivité

Connectivité réseau : Vérifier la connectivité réseau
Configuration des ports : Vérifier la configuration des ports
Règles de pare-feu : Vérifier les règles de pare-feu
Résolution DNS : Vérifier la résolution DNS

Problèmes de performance

Opérations lentes : Vérifier les performances réseau et stockage
Latence élevée : Optimiser la mise en cache et le préchargement
Contention de ressources : Surveiller l'utilisation des ressources
Configuration : Réviser les paramètres de configuration

Problèmes de données

Corruption de données : Vérifier l'intégrité des données
Fichiers manquants : Vérifier la cohérence du système de fichiers
Erreurs de permissions : Vérifier les permissions d'accès
Problèmes de quota : Vérifier les quotas de stockage

Prise en main

Prérequis

Environnement Hadoop : Hadoop 2.7+ ou 3.x
Cluster RustFS : Cluster RustFS correctement configuré
Connectivité réseau : Connectivité réseau entre Hadoop et RustFS
Runtime Java : Java 8 ou ultérieur

Guide de démarrage rapide

Déployer la passerelle HDFS : Déployer la passerelle HDFS RustFS
Configurer Hadoop : Configurer Hadoop pour utiliser RustFS comme système de fichiers par défaut
Tester la connectivité : Tester les opérations HDFS de base
Migrer les données : Migrer les données existantes vers RustFS
Exécuter les applications : Exécuter les applications Hadoop sur RustFS
Surveiller les performances : Configurer la surveillance et les alertes

Étapes suivantes

Optimiser les performances : Ajuster la configuration pour des performances optimales
Implémenter la sécurité : Configurer l'authentification et le chiffrement
Configurer la surveillance : Implémenter une surveillance complète
Planifier la mise à l'échelle : Planifier les exigences de mise à l'échelle future
Former l'équipe : Former l'équipe sur l'intégration HDFS RustFS

Intégration HDFS ​

Vue d'ensemble ​

Principaux avantages ​

Compatibilité API HDFS ​

Intégration native ​

Avantages du stockage d'objets ​

Architecture moderne ​

Optimisation des performances ​

Opérations haute throughput ​

Efficacité des coûts ​

Réduction des coûts de stockage ​

Architecture ​

HDFS traditionnel vs RustFS ​

Architecture HDFS traditionnelle ​

Architecture HDFS RustFS ​

Modèles de déploiement ​

Déploiement hybride ​

Déploiement cloud-natif ​

Fonctionnalités d'intégration ​

Support du protocole HDFS ​

Opérations HDFS de base ​

Fonctionnalités avancées ​

Intégration de l'écosystème Hadoop ​

Apache Spark ​

Apache Hive ​

Apache HBase ​

Apache Kafka ​

Configuration et installation ​

Configuration de la passerelle HDFS ​

Déploiement de la passerelle ​

Configuration client ​

Optimisation des performances ​

Configuration de la taille des blocs ​

Optimisation réseau ​

Cas d'utilisation ​

Analytique big data ​

Analytique Apache Spark ​

Entrepôt de données Hive ​

Machine learning ​

Intégration MLflow ​

Notebooks Jupyter ​

Architecture data lake ​

Support multi-format ​

Pipeline de données ​

Optimisation des performances ​

Stratégies de mise en cache ​

Mise en cache intelligente ​

Configuration du cache ​

Traitement parallèle ​

Opérations concurrentes ​

Paramètres d'ajustement ​

Surveillance et gestion ​

Métriques et surveillance ​

Métriques clés ​

Outils de surveillance ​

Surveillance de la santé ​

Santé de la passerelle ​

Santé du stockage ​

Sécurité ​

Authentification et autorisation ​

Intégration Kerberos ​

Listes de contrôle d'accès ​

Chiffrement des données ​

Chiffrement au repos ​

Chiffrement en transit ​

Migration et bonnes pratiques ​

Migration depuis HDFS traditionnel ​

Phase d'évaluation ​

Processus de migration ​

Bonnes pratiques ​

Bonnes pratiques de performance ​

Bonnes pratiques de sécurité ​

Bonnes pratiques opérationnelles ​

Dépannage ​

Problèmes courants ​

Problèmes de connectivité ​

Problèmes de performance ​

Problèmes de données ​

Prise en main ​

Prérequis ​

Intégration HDFS

Vue d'ensemble

Principaux avantages

Compatibilité API HDFS

Intégration native

Avantages du stockage d'objets

Architecture moderne

Optimisation des performances

Opérations haute throughput

Efficacité des coûts

Réduction des coûts de stockage

Architecture

HDFS traditionnel vs RustFS

Architecture HDFS traditionnelle

Architecture HDFS RustFS

Modèles de déploiement

Déploiement hybride

Déploiement cloud-natif

Fonctionnalités d'intégration

Support du protocole HDFS

Opérations HDFS de base

Fonctionnalités avancées

Intégration de l'écosystème Hadoop

Apache Spark

Apache Hive

Apache HBase

Apache Kafka

Configuration et installation

Configuration de la passerelle HDFS

Déploiement de la passerelle

Configuration client

Optimisation des performances

Configuration de la taille des blocs

Optimisation réseau

Cas d'utilisation

Analytique big data

Analytique Apache Spark

Entrepôt de données Hive

Machine learning

Intégration MLflow

Notebooks Jupyter

Architecture data lake

Support multi-format

Pipeline de données

Optimisation des performances

Stratégies de mise en cache

Mise en cache intelligente

Configuration du cache

Traitement parallèle

Opérations concurrentes

Paramètres d'ajustement

Surveillance et gestion

Métriques et surveillance

Métriques clés

Outils de surveillance

Surveillance de la santé

Santé de la passerelle

Santé du stockage

Sécurité

Authentification et autorisation

Intégration Kerberos

Listes de contrôle d'accès

Chiffrement des données

Chiffrement au repos

Chiffrement en transit

Migration et bonnes pratiques

Migration depuis HDFS traditionnel

Phase d'évaluation

Processus de migration

Bonnes pratiques

Bonnes pratiques de performance

Bonnes pratiques de sécurité

Bonnes pratiques opérationnelles

Dépannage

Problèmes courants

Problèmes de connectivité

Problèmes de performance

Problèmes de données

Prise en main

Prérequis