摘要：缺陷虽然目前确实能给基于存储的大数据方案带来进一步性能提高，但目前的设计还是有不少缺陷，主要在体现在几个方面单点架构使得可靠性降低。
us3vmds基于Go语言开发，自带了Go的profile功能，通过以下命令，可以在指定地址开启Go的运行时性能分析HTTP服务：
➜ bin ✗ us3vmds pprof --open 127.0.0.1 8081
➜ bin ✗ netstat -tunpl | grep 8081
tcp 0 0 127.0.0.1:8081 0.0.0.0:* LISTEN 3312/us3vmds
➜ bin ✗ us3vmds pprof --close // 关闭运行时性能分析HTTP服务
➜ bin ✗ netstat -tunpl | grep 8081Go的运行时分析可以参考Go的官方文档Package pprof
硬件环境部署服务数量操作系统CPU内存数据盘（数量/单盘容量/规格）NameNodeResourceManager<>ZookeeperJournalNode3Centos7.664位32C128G1/100G/RSSD云盘DataNodeNodeManager10Centos7.664位32C128G10/300G/RSSD云盘软件环境软件版本号限制约束Hadoop2.8.5标准社区版本Hive2.3.7标准社区版本Spark2.4.3标准社区版本Zookeeper3.5.6标准社区版本关键参数Hadoop配置文件配置项配置值hdfs-site.xmldfs.replication3HiBench测试
HiBench是 Intel 开源的大数据基准测试工具，可帮助评估速度，吞吐量和系统资源利用率方面的不同大数据框架。 它包含一组Hadoop，Spark和流工作负载，包括Sort，WordCount，TeraSort，Repartition, Sleep，SQL，PageRank，Nutch indexing，Bayes，Kmeans，NWeight和enhanced DFSIO等。它还包含一些用于Spark流的流工作负载 ，Flink，Storm和Gearpump。HiBench中总共有29个工作负载。 工作负载分为6类，分别是micro，ml（machine learning），sql，graph，websearch和stream。
本次HiBench测试的版本为：
公共配置信息为:
配置文件配置项配置值hibench.confhibench.scale.profilemydatahibench.confhibench.default.map.parallelism40960hibench.confhibench.default.shuffle.parallelism10240spark.confhibench.yarn.executor.num50spark.confhibench.yarn.executor.cores4spark.confspark.executor.memory16gspark.confspark.driver.memory8g
测试选择了其中的7个工作负载进行，且分别基于us3(只采用适配器工具)、us3vmds(适配器和us3vmds)、hdfs三种底层存储进行：
sort
测试参数调整为:
hibench.sort.mydata.datasize: 3000000000000
该参数表示总体数据量，约为3TB
测试数据:
terasort
测试参数调整为:
hibench.sort.mydata.datasize: 30000000000
该参数表示生成的多少行数据，结合源码可知，随机生成每行数据大小为100字节，所以为了跟micro.sort总体测试数据量保持一致设置为30000000000。
测试数据:
wordcoun
测试参数调整为:
hibench.dfsioe.mybigdata.read.number_of_files 44704hibench.dfsioe.mybigdata.read.file_size 64 // 64MiBhibench.dfsioe.mybigdata.write.number_of_files 44704hibench.dfsioe.mybigdata.write.file_size 64 // 64MiB
测试的读写数据量约为3TB
测试数据:
dfsioe
测试参数调整为:
hibench.dfsioe.mybigdata.read.number_of_files 44704hibench.dfsioe.mybigdata.read.file_size 64 // 64MiBhibench.dfsioe.mybigdata.write.number_of_files 44704hibench.dfsioe.mybigdata.write.file_size 64 // 64MiB
测试的读写数据量约为3TB
测试数据:
scan
测试参数调整为:
hibench.scan.mybigdata.uservisits 20000000000hibench.scan.mybigdata.pages 100000000
测试数据:
join
测试参数调整为:
hibench.scan.mybigdata.uservisits 20000000000hibench.scan.mybigdata.pages 100000000
测试数据:
注意: Create rankings和Create uservisits任务同sql.scan，所以忽略
aggregation
测试参数调整为:
hibench.scan.mybigdata.uservisits 20000000000hibench.scan.mybigdata.pages 100000000
测试数据:
注意: Create rankings和Create uservisits任务同sql.scan，所以忽略
总体来看，基于us3目前的方案相对原生分布式存储hdfs有一定差距，但基于us3vmds的方案在大部分场景性能有了大幅提高，后续也会不断改进，推出媲美甚至超越hdfs的方案。
虽然us3vmds目前确实能给基于US3存储的大数据方案带来进一步性能提高，但us3vmds目前的设计还是有不少缺陷，主要在体现在几个方面：
单点架构使得可靠性降低。不过us3vmds是无状态的设计，如果由于某些原因导致us3vmds退出，不会导致索引的丢失，只要快速重启，还是能根据us3的索引重建目录树物化视图，一般在服务过程中us3vmds退出10s内，不会对大数据任务产生影响，因为us3大数据适配器工具对错误做了一定时长的重试。只要及时保证us3vmds处于启动状态，就可以使得因us3vmds异常退出导致的可靠性问题大幅减少。当然由于us3vmds所在节点故障需要迁移而导致us3vmds需要更新服务地址影响时延相对会长，这个时候可以简单的修改配置，暂时改回只使用us3大数据适配器的方案。某些操作不能保证原子性。比如移动目录、删除目录，在us3vmds中的操作会变成批量操作这个目录前缀下的相关文件，中间任何一个文件即使加上了重试逻辑也可能会失败。目前us3vmds对这类问题只通过尽可能的重试来解决。非大数据集群写入数据，us3vmds索引不能保证强一致性。由于通过非us3大数据适配器方式(比如SDK)写入us3的数据不能及时通知us3vmds，所以us3vmds只能依赖大数据集群主动触发同步操作去同步最新索引，只能做到弱一致性。通过us3vmds方案中us3大数据适配器方式写入us3的数据，由于在写入us3成功后会主动通知us3vmds，所以us3vmds能及时更索引信息，做到强一致性。
因此目前us3vmds不满足ACID，只满足BASE。
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