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現在這個世道，隨便什么公司什么人都張嘴閉嘴大數據，連做個幾十人的問卷都敢叫大數據調查分析。真是無知者無畏。

但也真有不少公司是真的有足夠大的數據量的，也確實是在用心做大數據。這些公司通常規模不小，但盈利不一定理想。就算能穩定盈利，也一定有不小的成本壓力。因為，大數據，如果真的夠大，是真的很費錢。

以我所在的公司為例，每年的服務器采購成本就已經好幾千萬，眼看奔著8位數去了。

因此我們有很強的節省成本的動力。

另一方面，之前我在思考作為公共部門和基礎設施部門，在不做業務不賺錢的情況下，怎么體現自己的價值。其中很重要的一點就是，省錢就是賺錢呀，體現在公司收支上效果是差不多的。

在計算資源可復用、可靈活調度的情況下，存儲空間往往是帶來成本的最重要的原因。這篇文章就簡單梳理下這幾年我們在數十 PB 到百 PB 級別數據量下對存儲空間做的一些治理工作。

1、降低備份數

大家都知道 HDFS 是靠著 3 副本來保證數據的高可用的。但也正是這 3 副本帶來了 3 倍的成本。那要降低成本很自然的就想到降低副本數。

這個辦法看起來很笨也很 low，不過確實能解決問題。當然考慮到會犧牲一定高可用性的風險，確實也不是個普適性的辦法。

我們把這個辦法用在臨時文件上，或者說是線上業務不會直接用到的數據上。就算真的丟了，也不會直接影響到業務。要么確實沒用，丟了就丟了，要么能從其他數據恢復過來。

由于我們對 Hive 庫做了比較嚴格的權限管理，但又為了給大家留一定的靈活空間來開發調試和做實驗，非線上的業務都被趕到了 tmp 庫。雖然我們設定了定時刪除的策略，但 tmp 庫的存儲開銷仍然穩定在一個比較高的水平。

于是我們寫了這么個腳本，定時遍歷去把 tmp 庫的文件副本數設為 2。這樣就把 tmp 庫的存儲消耗降低了 1/3。這可就是幾百萬的 RMB。

當然也考慮過修改 Hadoop 的源碼，自動在分配 block 的時候就去把這個事做了，而不是事后再去改副本數。簡單討論了下，覺得一個小腳本就能解決的問題，事后再做代價也不大，沒必要去侵入代碼增加復雜性。

另外值得一提的是，在節點數足夠多而網絡帶寬也足夠大的情況下，如果存儲壓力實在大，其實可以考慮把更多的數據設置為 2 副本。因為即使有一臺機器掛了，也能很快從其他機器上通過網絡補回 2 副本。當然風險也是有的，如果運氣差到家了，2 個副本所在的機器同時都報廢了，那就真丟數據了。

2、壓縮

除了刪數據和減少副本外，另一個很容易想到的辦法就是壓縮。

 

上面的圖列出了 Hadoop 最常見的幾種壓縮格式。其中 native 決定了對單個文件的處理性能，畢竟 Java 在這種計算密集型的活上還是比不過 C 系列的。而 splitable 決定了一個文件是否可切分給多個 mapper 處理，也就是文件是否能被并行處理，同樣也會對性能造成很大影響。

所以從定性的角度考慮，單看性能，lzo 和 bzip2 似乎是***。

但性能到底怎么樣，還得看實際的性能測試結果，由于時間實在太久，一時找不到當時的數據。從網上找了個 benchmark 看看。不要糾結絕對數字，只要知道相對差距就行。

 

很明顯，bzip2 壓縮和解壓速率實在太慢了，差了數量級了，***個被淘汰。

剩下3個，gzip 壓縮比***，也就是最省空間，但處理速率相對慢些，但也不至于像 bzip2 那么夸張。lzo 和 snappy 無論壓縮比還是處理速度，都很不錯，再考慮到 splitable，似乎 lzo 應該是***。

但實際上，lzo 有個不可忽視的特性。lzo 的 splitable 是需要額外的索引文件來支持的，每個文件都需要有一個同名的索引文件。并且這個索引文件需要單獨去生成。這還不算，索引文件會導致實際文件數多出一倍，這對于大規模集群的 NameNode 會造成巨大的壓力。

綜合上面這些情況，實際生產環境，我們采用的是這樣的方式：

• 原始日志采集落地的時候使用 snappy 壓縮，兼顧存儲空間和處理速度
• 周期性的對清洗完的日志文件做 archive，并把 snappy 文件轉換為 gzip，以節省空間
• 對結構化的數據，主要是 Hive 表，采用 parquet+gzip 的方式，gzip 節省空間，而相對于 snappy 的性能劣勢，則由 parquet 的性能優勢來彌補

這樣，就能在存儲空間和性能之間找到比較好的平衡。

3、冷熱分層

在存儲領域有個很流行的詞，叫異構存儲(heterogeneous storage)，大白話講就是不同類型的存儲放在一個系統里，比如 RAM、SSD、DISK 等等。不少類似 Spark 這樣的框架都對異構存儲做了廣泛的支持。

異構存儲通常用來解決訪問性能問題，這很容易理解，不同的存儲介質訪問速度普遍差了數量級。但同時，空間大小和成本也差了數量級，因此也能被用來節省成本。

HDFS 定義了兩個概念來支持異構存儲。

***個概念，Storage Type，用來表示不同類型的存儲，包括：

• ARCHIVE，其實就是更大更便宜的硬盤，花同樣多的 RMB 能存下更多的數據。我們生產環境單臺 128 TB。
• DISK，常見的普通硬盤，我們生產環境單臺空間 48TB。
• SSD，常見的固態硬盤。
• RAM_DISK，其實就是內存，一般不會這么奢侈。

很顯然，從上到下越來越快但也越來越貴。

第二個概念，Storage Policy，用來表示不同的存儲策略，可以對應數據的冷熱程度，也就是使用頻次。包括：

• Hot，熱數據，經常被訪問到的數據，所有副本都保存到 DISK
• Cold，冷數據，很少訪問的數據，所有副本都保存到 ARCHIVE
• Warm，溫數據，介于冷熱之間的數據，一個副本保存在 DISK，其他全部在 ARCHIVE
• All_SSD，沒有冷熱對應，所有副本保存在 SSD
• One_SSD，沒有冷熱對應，一個副本保存在 SSD，其他都在 DISK

不同版本對以上兩個概念的支持可能略有差異。既然是要節省成本，那 SSD 自然就排除掉，離線大數據處理的場景也確實不太有需要 SSD 的情況。

通常按這個思路去劃分數據冷熱，然后設置 Storage Policy 做就能解決大部分問題了。至于怎樣定義和衡量數據冷熱，就又是一個可以另開一篇的話題了。簡單提點思路，可以按照數據時間和訪問次數兩個維度去劃分區間，從 HDFS 審計日志統計結果。

除了社區的默認支持外，我們在 hot warm cold 的基礎上，又加了一層 frozen 層，用來保存最冷的數據。

考慮到 ARCHIVE 已經是***的存儲介質了，具體 frozen 的效果并沒有也沒辦法再在 Storage Type 上做文章。我們把目光轉移到了***節提到的降低備份數上。

當然不能是簡單的設置 repica，不然這部分就直接放***節講了。我們使用的是 HDFS 的糾刪碼(erasure code)。

通俗點說就是 HDFS 上的 RAID。RAID 這個思路其實早就被 Facebook 和騰訊這樣的公司在生產環境大規模實踐過，畢竟他們肯定是***遇到也最有動力解決存儲成本問題的公司。可惜要么版本古老不再更新維護，要么閉源沒有回饋社區。

好在 Hadoop 3.0 正式支持了這個功能。當然，缺點也是有的。首先，代碼穩定性有待考驗，畢竟業界還沒有大規模的 3.0 踩坑經驗;其次，CDH 目前還沒有發布 Hadoop 3.0 的正式版，因此部署維護就沒那么方便和統一了。

所以，只有真的非常老和很長時間都不用的數據才適合設置為 frozen 放在啟用了糾刪碼的 3.0 集群上。

按我們生產環境 archive 機器成本占 disk 機器大概 1/3 算，分層存儲的空間和成本開銷對比如下：

看到這個表格，相信大家都有足夠的動力去做分層存儲了。

4、大存儲機器

但是，最近幾年，有個說法開始逐漸顛覆大家的傳統認知。

說沒有必要再分 DISK、ARCHIVE 兩種機型，直接全部上大存儲機器。

考慮到隨著萬兆網卡的普及，再加上網卡綁定、交換機性能的提升等，網絡 IO 已經不再是瓶頸。

同時考慮到數據規模，DISK/Memory 比也沒有意義，因此也不用顧及計算資源相對少的問題。更何況還有相當數量的冷數據躺在哪里，根本不需要為它們預留計算資源。

看起來很有道理，也值得一試。后面稍稍沒那么忙了，我們會集中測試對比下性能。大家有經驗的可以留言一起探討下。

主要內容就是這樣，其他零散的治理方法就略過了。

隨著數據量的增長，元數據也會急劇膨脹，很快 NameNode 就會成為集群的瓶頸。解決方法是 HDFS Federation，我們在生產環境已經有了不錯的實踐。但這又是一個復雜的話題了，下次有機會單獨開一篇再細說。