有赞大数据离线集群迁移实战
发布于 4 年前 作者 mingchang 4375 次浏览 来自 分享

一、背景

有赞是一家商家服务公司，向商家提供强大的基于社交网络的，全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆，有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年，原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要，同时考虑到提升机器扩容的效率（减少等待机器到位的时间）以及支持弹性伸缩容的能力，我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。

在迁移前我们的离线集群规模已经达到 200+ 物理机器，每天 40000+ 调度任务，本次迁移的目标如下：

  • 将 Hadoop 上的数据从原有机房在有限时间内全量迁移到新的机房
  • 如果全量迁移数据期间有新增或者更新的数据，需要识别出来并增量迁移
  • 对迁移前后的数据，要能对比验证一致性（不能出现数据缺失、脏数据等情况）
  • 迁移期间（可能持续几个月），保证上层运行任务的成功和结果数据的正确

有赞大数据离线平台技术架构

上文说了 Hadoop 集群迁移的背景和目的，我们回过头来再看下目前有赞大数据离线平台整体的技术架构，如图1.1所示，从低往上看依次包括：

图1.1 有赞大数据离线平台的技术架构

  • Hadoop 生态相关基础设施，包括 HDFS、YARN、Spark、Hive、Presto、HBase、Kafka、Kylin等
  • 基础组件，包括 Airflow （调度）、DataX （离线数据同步）、基于binlog的增量数据同步、SQL解析/执行引擎选择服务、监控&诊断等
  • 平台层面，包括： 数据开发平台（下文简称DP）、资产管理平台、数据可视化平台、算法训练平台等

本次迁移会涉及到从底层基础设施到上层平台各个层面的工作。

二、方案调研

在开始迁移之前，我们调研了业界在迁移 Hadoop 集群时，常用的几种方案：

2.1 单集群

两个机房公用一个 Hadoop 集群（同一个Active NameNode，DataNode节点进行双机房部署），具体来讲有两种实现方式：

  • (记为方案A) 新机房DataNode节点逐步扩容，老机房DataNode节点逐步缩容，缩容之后通过 HDFS 原生工具 Balancer 实现 HDFS Block 副本的动态均衡，最后将Active NameNode切换到新机房部署，完成迁移。这种方式最为简单，但是存在跨机房拉取 Shuffle 数据、HDFS 文件读取等导致的专线带宽耗尽的风险，如图2.1所示
  • (记为方案B) 方案 A 由于两个机房之间有大量的网络传输，实际跨机房专线带宽较少情况下一般不会采纳，另外一种带宽更加友好的方案是:
  • 通过Hadoop 的 Rack Awareness 来实现 HDFS Block N副本双机房按比例分布（通过调整 HDFS 数据块副本放置策略，比如常用3副本，两个机房比例为1：2）
  • 通过工具（需要自研）来保证 HDFS Block 副本按比例在两个机房间的分布（思路是：通过 NameNode 拉取 FSImage，读取每个 HDFS Block 副本的机房分布情况，然后在预定限速下，实现副本的均衡）

图2.1 单集群迁移方案

优点：

  • 对用户透明，基本无需业务方投入
  • 数据一致性好
  • 相比多集群，机器成本比较低

缺点：

  • 需要比较大的跨机房专线带宽，保证每天增量数据的同步和 Shuffle 数据拉取的需要
  • 需要改造基础组件（Hadoop/Spark）来支持本机房优先读写、在限速下实现跨机房副本按比例分布等
  • 最后在完成迁移之前，需要集中进行 Namenode、ResourceManager 等切换，有变更风险

2.2 多集群

在新机房搭建一套新的 Hadoop 集群，第一次将全量 HDFS 数据通过 Distcp 拷贝到新集群，之后保证增量的数据拷贝直至两边的数据完全一致，完成切换并把老的集群下线，如图2.2所示。

这种场景也有两种不同的实施方式：

  • (记为方案C) 两边 HDFS 数据完全一致后，一键全部切换（比如通过在DP上配置改成指向新集群），优点是用户基本无感知，缺点也比较明显，一键迁移的风险极大（怎么保证两边完全一致、怎么快速识别&快速回滚）
  • (记为方案D) 按照DP上的任务血缘关系，分层（比如按照数据仓库分层依次迁移 ODS / DW / DM 层数据）、分不同业务线迁移，优点是风险较低(分治)且可控，缺点是用户感知较为明显

图2.2 多集群迁移方案

优点：

  • 跨机房专线带宽要求不高（第一次全量同步期间不跑任务，后续增量数据同步，两边双跑任务不存在跨机房 Shuffle 问题）
  • 风险可控，可以分阶段（ODS / DW / DM）依次迁移，每个阶段可以验证数据一致性后再开始下一阶段的迁移
  • 不需要改造基础组件（Hadoop/Spark）

缺点：

  • 对用户不透明，需要业务方配合
  • 在平台层需要提供工具，来实现低成本迁移、数据一致性校验等

2.3 方案评估

从用户感知透明度来考虑，我们肯定会优先考虑单集群方案，因为单集群在迁移过程中，能做到基本对用户无感知的状态，但是考虑到如下几个方面的因素，我们最终还是选择了多集群方案：

  • （主因）跨机房的专线带宽大小不足。上述单集群的方案 A 在 Shuffle 过程中需要大量的带宽使用；方案 B 虽然带宽更加可控些，但副本跨机房复制还是需要不少带宽，同时前期的基础设施改造成本较大
  • （次因）平台上的任务类型众多，之前也没系统性梳理过，透明的一键迁移可能会产生稳定性问题，同时较难做回滚操作

因此我们通过评估，最终采用了方案 D。

三、实施过程

在方案确定后，我们便开始了有条不紊的迁移工作，整体的流程如图3.1所示

图3.1 离线Hadoop多集群跨机房迁移流程图

上述迁移流程中，核心要解决几个问题：

  • 第一次全量Hadoop数据复制到新集群，如何保证过程的可控（有限时间内完成、限速、数据一致、识别更新数据）？（工具保证）
  • 离线任务的迁移，如何做到较低的迁移成本，且保障迁移期间任务代码、数据完全一致？（平台保证）
  • 完全迁移的条件怎么确定？如何降低整体的风险？（重要考虑点）

3.1 Hadoop 全量数据复制

首先我们在新机房搭建了一套 Hadoop 集群，在进行了性能压测和容量评估后，使用 DistCp 工具在老集群资源相对空闲的时间段做了 HDFS 数据的全量复制，此次复制 HDFS 数据时新集群只开启了单副本，整个全量同步持续了两周。基于 DistCp 本身的特性（带宽限制：-bandwidth / 基于修改时间和大小的比较和更新：-update）较好的满足全量数据复制以及后续的增量更新的需求。

3.2 离线任务的迁移

目前有赞所有的大数据离线任务都是通过 DP 平台来开发和调度的，由于底层采用了两套 Hadoop 集群的方案，所以迁移的核心工作变成了怎么把 DP 平台上任务迁移到新集群。

3.2.1 DP 平台介绍

有赞的 DP 平台是提供用户大数据离线开发所需的环境、工具以及数据的一站式平台（更详细的介绍请参考另一篇博客)，目前支持的任务主要包括：

  • 离线导入任务( MySQL 全量/增量导入到 Hive)
  • 基于binlog的增量导入 (数据流：binlog -> Canal -> NSQ -> Flume -> HDFS -> Hive)
  • 导出任务（Hive -> MySQL、Hive -> ElasticSearch、Hive -> HBase 等）
  • Hive SQL、Spark SQL 任务
  • Spark Jar、MapReduce 任务
  • 其他：比如脚本任务

本次由于采用多集群跨机房迁移方案（两个 Hadoop 集群），因此需要在新旧两个机房搭建两套 DP 平台，同时由于迁移周期比较长（几个月）且用户迁移的时间节奏不一样，因此会出现部分任务先迁完，部分任务还在双跑，还有一些任务没开始迁移的情况。

3.2.2 DP 任务状态一致性保证

在新旧两套 DP 平台都允许用户创建和更新任务的前提下，如何保证两边任务状态一致呢（任务状态不限于MySQL的数据、Gitlab的调度文件等，因此不能简单使用MySQL自带的主从复制功能）？我们采取的方案是通过事件机制来实现任务操作时间的重放，展开来讲：

  • 用户在老 DP 产生的操作（包括新建/更新任务配置、任务测试/发布/暂停等），通过事件总线产生事件消息发送到 Kafka，新系统通过订阅 Kafka 消息来实现事件的回放，如图 3.2 所示。 
  • 图3.2 通过事件机制，来保证两个平台之间的任务状态一致

3.2.3 DP 任务迁移状态机设计

DP 底层的改造对用户来说是透明的，最终暴露给用户的仅是一个迁移界面，每个工作流的迁移动作由用户来触发。工作流的迁移分为两个阶段：双跑和全部迁移，状态流转如图 3.3 所示

图 3.3 工作流迁移状态流转

双跑

工作流的初始状态为未迁移，然后用户点击迁移按钮，会弹出迁移界面，如图 3.4 所示，用户可以指定工作流的任意子任务的运行方式，主要选项如下：

  • 两边都跑：任务在新老环境都进行调度
  • 老环境跑：任务只在老环境进行调度
  • 新环境跑：任务只在新环境进行调度


图 3.4 工作流点击迁移时，弹框提示选择子任务需要运行的方式

不同类型的子任务建议的运行方式如下：

  • 导入任务 (MySQL -> Hive)：通常是双跑，也就是两个集群在调度期间都会从业务方的 MySQL 拉取数据（由于拉取的是 Slave 库，且全量拉取的一般是数据量不太大的表）
  • Hive、SparkSQL 任务：通常也是双跑，双跑时新老集群都会进行计算。
  • MapReduce、Spark Jar 任务：需要业务方自行判断：任务的输出是否是幂等的、代码中是否配置了指向老集群的地址信息等
  • 导出任务：一般而言无法双跑，如果两个环境的任务同时向同一个 MySQL表（或者 同一个ElasticSearch 索引）写入/更新数据，容易造成数据不一致，建议在验证了上游 Hive 表数据在两个集群一致性后进行切换（只在新环境跑）。
  • 同时处于用户容易误操作导致问题的考虑，DP 平台在用户设置任务运行方式后，进行必要的规则校验：
  • 如果任务状态是双跑，则任务依赖的上游必须处于双跑的状态，否则进行报错。
  • 如果任务是第一次双跑，会使用 Distcp 将其产出的 Hive 表同步到新集群，基于 Distcp 本身的特性，实际上只同步了在第一次同步之后的增量/修改数据。
  • 如果工作流要全部迁移（老环境不跑了），则工作流的下游必须已经全部迁移完。

双跑期间的数据流向如下图 3.5 所示：

图 3.5 DP 任务双跑期间数据流向

迁移过程中工作流操作的限制规则

由于某个工作流迁移的持续时间可能会比较长（比如DW层任务需要等到所有DM层任务全部迁移完），因此我们既要保证在迁移期间工作流可以继续开发，同时也要做好预防误操作的限制，具体规则如下：

  • 迁移中的工作流在老环境可以进行修改和发布的，新环境则禁止
  • 工作流在老环境修改发布后，会将修改的元数据同步到新环境，同时对新环境中的工作流进行发布。
  • 工作流全部迁移，需要所有的下游已经完成全部迁移。

3.3 有序推动业务方迁移

工具都已经开发好了，接下来就是推动 DP 上的业务方进行迁移，DP 上任务数量大、种类多、依赖复杂，推动业务方需要一定的策略和顺序。有赞的数据仓库设计是有一定规范的，所以我们可以按照任务依赖的上下游关系进行推动：

  • 导入任务( MySQL 全量/增量导入 Hive) 一般属于数据仓库的 ODS 层，可以进行全量双跑。
  • 数仓中间层任务主要是 Hive / Spark SQL 任务，也可以全量双跑，在验证了新老集群的 Hive 表一致性后，开始推动数仓业务方进行迁移。
  • 数仓业务方的任务一般是 Hive / Spark SQL 任务和导出任务，先将自己的 Hive 任务双跑，验证数据一致性没有问题后，用户可以选择对工作流进行全部迁移，此操作将整个工作流在新环境开始调度，老环境暂停调度。
  • 数仓业务方的工作流全部迁移完成后，将导入任务和数仓中间层任务统一在老环境暂停调度。
  • 其他任务主要是 MapReduce、Spark Jar、脚本任务，需要责任人自行评估。

3.4 过程保障

工具已经开发好，迁移计划也已经确定，是不是可以让业务进行迁移了呢？慢着，我们还少了一个很重要的环节，如何保证迁移的稳定呢？在迁移期间一旦出现 bug 那必将是一个很严重的故障。因此如何保证迁移的稳定性也是需要着重考虑的，经过仔细思考我们发现问题可以分为三类，迁移工具的稳定，数据一致性和快速回滚。

迁移工具稳定

  • 新 DP 的元数据同步不及时或出现 Bug，导致新老环境元数据不一致，最终跑出来的数据必定天差地别。
  • 应对措施：通过离线任务比对两套 DP 中的元数据，如果出现不一致，及时报警。
  • 工作流在老 DP 修改发布后，新 DP 工作流没发布成功，导致两边调度的 airflow 脚本不一致。
  • 应对措施：通过离线任务来比对 airflow 的脚本，如果出现不一致，及时报警。
  • 全部迁移后老环境 DP 没有暂定调度，导致导出任务生成脏数据。
  • 应对措施：定时检测全部迁移的工作流是否暂停调度。
  • 用户设置的运行状态和实际 airflow 脚本的运行状态不一致，比如用户期望新环境空跑，但由于程序 bug 导致新环境没有空跑。
  • 应对措施：通过离线任务来比对 airflow 的脚本运行状态和数据库设置的状态。

Hive 表数据一致性

Hive 表数据一致性指的是，双跑任务产出的 Hive 表数据，如何检查数据一致性以及识别出来不一致的数据的内容，具体方案如下（如图3.6所示）：

  • 双跑的任务在每次调度运行完成后，我们会上报 <任务T、产出的表A> 信息，用于数据质量校验（DQC），等两个集群产出的表A都准备好了，就触发数据一致性对比
  • 根据 <表名、表唯一键K> 参数提交一个 MapReduce Job，由于我们的 Hive 表格式都是以 Orc格式存储，提交的 MapReduce Job 在 MapTask 中会读取表的任意一个 Orc 文件并得到 Orc Struct 信息，根据用户指定的表唯一键，来作为 Shuffle Key，这样新老表的同一条记录就会在同一个 ReduceTask 中处理，计算得到数据是否相同，如果不同则打印出差异的数据
  • 表数据比对不一致的结果会发送给表的负责人，及时发现和定位问题

图 3.6 Hive表新老集群数据一致性校验方案

四、迁移过程中的问题总结

  • 使用 DistCp 同步 HDFS 数据时漏配参数（-p），导致 HDFS 文件 owner 信息不一致。
  • 使用 DistCp 同步 HDFS 数据时覆盖了 HBase 的 clusterId，导致 Hbase 两个集群之间同步数据时发生问题。
  • 在迁移开始后，新集群的 Hive 表通过 export import 表结构来创建，再使用 DistCp 同步表的数据。导致 Hive meta 信息丢失了 totalSize 属性，造成了 Spark SQL 由于读取不到文件大小信息无法做 broadcast join，解决方案是在 DistCp 同步表数据之后，执行 Hive 命令 ANALYZE TABLE TABLE_NAME COMPUTE STATISTICS 来生成表相关属性。
  • 迁移期间由于在夜间启动了大量的 MapReduce 任务，进行 Hive 表数据比对，占用太多离线集群的计算资源，导致任务出现了延迟，最后将数据比对任务放在资源相对空闲的时间段。
  • 工作流之间存在循环依赖，导致双跑-全部迁移的流程走不下去，所以数仓建设的规范很重要，解决方案就是要么让用户对任务重新组织，来重构工作流的依赖关系，要么两个工作流双跑后，一起全部迁移。
  • 迁移期间在部分下游已经全部迁移的情况下，上游出现了问题需要重刷所有下游，由于只操作了老 DP，导致新环境没有重刷，使迁移到新环境的下游任务受到了影响。
  • MapReduce 和 Spark Jar 类型的任务无法通过代码来检测生成的上下游依赖关系，导致这类任务只能由用户自己来判断，存在一定的风险，后续会要求用户对这类任务也配上依赖的 Hive 表和产出的 Hive 表。

五、总结与展望

本次的大数据离线集群跨机房迁移工作，时间跨度近6个月（包括4个月的准备工作和2个月的迁移），涉及PB+的数据量和4万日均调度任务。虽然整个过程比较复杂（体现在涉及的组件众多、任务种类和实现复杂、时间跨度长和参与人员众多），但通过前期的充分调研和探讨、中期的良好迁移工具设计、后期的可控推进和问题修复，我们做到了整体比较平稳的推进和落地。同时针对迁移过程中遇到的问题，在后续的类似工作中我们可以做的更好：

  • 做好平台的治理，比如代码不能对当前环境配置有耦合
  • 完善迁移工具，尽量让上层用户无感知
  • 单 Hadoop 集群方案的能力储备，主要解决跨机房带宽的受控使用

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