基于Hadoop平台的云存储应用实践

云计算(Cloud Computing)是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接人数据中心，按自己的需求进行运算。目前，对于云计算仍没有普遍一致的定义。结合上述定义，可以总结出云计算的一些本质特征，即分布式计算和存储特性、高扩展性、用户友好性、良好的管理性。

1云存储架构图

橘色的作为存储节点(Storage Node)负责存放文件，蓝色作为控制节点((Control Node)则是负责文件索引，并负责监控存储节点间容量及负载的均衡，这两个部分合起来便组成一个云存储。存储节点与控制节点都是单纯的服务器，只是存储节点的硬盘多一些，存储节点服务器不需要具备RAID的功能，只要能安装Linux即可，控制节点为了保护数据，需要有简单的RAID level O1的功能。

云存储不是要取代现有的盘阵，而是为了应付高速成长的数据量与带宽而产生的新形态存储系统，因此云存储在设计时通常会考虑以下三点：

(1)容量、带宽的扩容是否简便

扩容是不能停机，会自动将新的存储节点容量纳入原来的存储池。不需要做繁复的设定。

图1云存储架构图

 (2)带宽是否线形增长

使用云存储的客户，很多是考虑未来带宽的增长，因此云存储产品设计的好坏会产生很大的差异，有些十几个节点便达到饱和，这样对未来带宽的扩容就有不利的影响，这一点要事先弄清楚，否则等到发现不符合需求时，已经买了几百TB，后悔就来不及了。

(3)管理是否容易。

2云存储关键技术

云存储必须具备九大要素：①性能;②安全性;③自动ILM存储;④存储访问模式;⑤可用性;⑥主数据保护;⑦次级数据保护;⑧存储的灵活;⑨存储报表。

云计算的发展离不开虚拟化、并行计算、分布式计算等核心技术的发展成熟。下面对其介绍如下：

(1)集群技术、网格技术和分布式文件系统

云存储系统是一个多存储设备、多应用、多服务协同工作的集合体，任何一个单点的存储系统都不是云存储。

既然是由多个存储设备构成的，不同存储设备之间就需要通过集群技术、分布式文件系统和网格计算等技术，实现多个存储设备之间的协同工作，使多个的存 储设备可以对外提供同一种服务，并提供更大更强更好的数据访问性能。如果没有这些技术的存在，云存储就不可能真正实现，所谓的云存储只能是一个一个的独立 系统，不能形成云状结构。

(2)CDN内容分发、P2P技术、数据压缩技术、重复数据删除技术、数据加密技术

CDN内容分发系统、数据加密技术保证云存储中的数据不会被未授权的用户所访问，同时，通过各种数据备份和容灾技术保证云存储中的数据不会丢失，保证云存储自身的安全和稳定。如果云存储中的数据安全得不到保证，也没有人敢用云存储了。

(3)存储虚拟化技术、存储网络化管理技术

云存储中的存储设备数量庞大且分布多在不同地域，如何实现不同厂商、不同型号甚至于不同类型(例如FC存储和IP存储)的多台设备之间的逻辑卷管 理、存储虚拟化管理和多链路冗余管理将会是一个巨大的难题，这个问题得不到解决，存储设备就会是整个云存储系统的性能瓶颈，结构上也无法形成一个整体，而 且还会带来后期容量和性能扩展难等问题。

3部署Hadoop

从历史上看，数据分析软件面对当今的海量数据已显得力不从心，这种局面正在悄然转变。新的海量数据分析引擎已经出现。例如Apache的Hadoop，实践证明，Hadoop在数据处理方面是做得最好的且是开源的平台之一。

云存储中心是由大量服务器构成Hadoop的数据节点((DataNodes)，负责保存文件的内容，实现文件的分布式存储、负载平衡以及文件的容错控制。

下面将利用Hadoop作为实验平台，一步一步演示如何部署一个三个节点的集群，并测试一下MapRe-dace分布式处理的强大功能，在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中存人两个文件，并采用MapReduce计算出两个namelist文件中各个名字出现的次数，程序架构设计如图2所示。

图2 3个节点的Hadoop集群

 其中NameNode主节点和DataNode从节点的分布情况如下：

表1

(1)启动Hadoop集群

只需要在NameNode主节点上执行start-all.sh命令即可，同时Master节点可以通过ssh登录到各，lave节点去启动其他相关进程。

(2) MapRudce测试

在NameNode和DataNode两个结点都运行正常的时候，也就是Hadoop部署成功了之后，我们在NameNode主节点上准备两个名单文件。名单文件的内容如下：

4运行实验及结果

5结语

结果跟我们预期的一样，这样在以Hadoop为平台进行了对HDFS的文件存储，并且统计了文件中数据的数量，然后显示出来。

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