基于Hadoop构建对象存储系统（一）
前言l 云计算领域目前有两大代表性系统：Google和Amazon，它们各自的存储系统为Google GFS和Amazon S3，都提供高可靠性、高性能、高可扩展性的存储能力
l Hadoop HDFS就是Google GFS存储系统的开源实现，主要应用场景是作为并行计算环境（MapReduce）的基础组件，同时也是Bigtable（如HBase、HyperTable）的底层分布式文件系统。Hadoop HDFS也有自身的局限性，虽然作为分布式文件系统称谓，但它并不适合所有的应用场合。如：单点namespace问题，小文件问题等，早有阐述。http://www.cloudera.com/blog/2009/02/
l Amazon S3作为一个对象存储系统运营，为客户提供1到5G任意大小的对象（文件）存储，从有限的资料来看，S3没有采用GFS的类似的体系架构，也不对外提供完整的文件系统呈现，更多的是一种对象存储访问的形式。
l 既然Hadoop HDFS适合处理和存储大块的文件，我们是否也可以把HDFS作为一种容器看待，通过上层抽象，对外提供类似Amazon S3一样的对象存储功能呢？答案我想是肯定的，下面就讨论基于Hadoop开源项目，构建一个高可靠，高性能、高扩展性的对象存储系统，实现类似Amazon S3的用户接口。
系统架构
图-1 系统架构
系统组成：
对象访问接口层（Access Edge）
§ 提供客户端Lib，供上层应用调用;
§ 提供REST和SOAP接口，支持web业务的访问。
对象元数据存储层（MetaData Storage）
§ 实现对象操作业务逻辑，包括：
1. Bucket创建；
2. Bucket删除；
3. Bucket信息查询；
4. 对象创建；
5. 对象元数据信息查询；
6. 对象删除；
7. 对象元数据修改；
§ 负责对象元数据的管理和维护，基于Hbase实现，由Hbase实现系统的扩展和高可靠性
对象实体数据存储(DataNode)
§ 提供对象数据的可靠存储；
§ 提供对象归档文件的存储；
§ 基于HDFS，支持数据冗余
归档管理(Archive Management)
§ 零散的小对象文件的归档；
§ 归档文件的存储管理；
§ 失效对象的磁盘空间回收；
§ 归档文件的再归档；
§ 相关元数据信息的修改；
元数据存储子系统
采用Bigtable（HBase）的结构化存储系统，提供Mata Data存储：
可用Object元数据表结构
列名
类型
备注
Object 标识符
字符串
Row key；
格式：
Usr:bucket:full path
用户自定义元数据
字符串
<key，value>列表
格式：Key0：value0|key1:value1|…
归档标志
Bool
标识object文件是否已被归档
数据位置描述
字符串
格式：Hdfs://filepath:offset:size
最后修改时间
时间戳
标识元数据版本
已删除Object元数据表结构
列名
类型
备注
Object 标识符
字符串
Row key；
格式：
Usr:bucket:full path
归档标志
Bool
标识object文件是否已被归档
数据位置描述
字符串
格式：
Hdfs://filepath:offset:size
Bucket信息表结构
列名
类型
备注
bucket 标识符
字符串
Row key；
格式：
Usr:bucket
用户自定义元数据
字符串
<key，value>列表
格式：Key0：value0|key1:value1|…
Max space
int64
Bucket允许的最大空间
Used space
int64
Bucket已使用的空间
注：RowKey的设计，应该为系统处理提供最合适的索引
HDFS中对象数据的存储形式
对象在HDFS中存储有两种形式：
§ 对象文件 —— 每个文件对应一个对象，对象创建时存储到ONest中的形态；
[*]
[*]归档文件 —— 为了减少HDFS中小文件的数据，将小的对象文件和归档文件归档。
HDFS中目录结构：
§ /data_dir-|-/object_dir/-|-obj_file0
| |-obj_file1
|
|-/arch_dir/-|-arch_file0
|-arch_file1
图-2 HDFS上的对象数据存储
Bucket的创建和删除
Bucket创建：
1、 Bool Create Bucket(user_id, buck_name, buck_size, … );
2、 MetaData Storage查询 Bucket信息表确定是否已经存在相同的user bucket记录;
3、 如果Bucket信息表中不存在相同的user Bucket记录，则在表中插入一条user bucket记录;
4、 返回True或者False表示操作成功与否；
Bucket删除：
1、 Bool DropBucket(user_id, buck_name);
2、 MetaData Storage查询 Bucket信息表确定是否已经存在相同的user bucket记录;
3、 如果Bucket信息表中存在相同的user Bucket记录，则查询ObjectMeta表确定Bucket是否为空；
4、 若Bucket为空，则删除Bucket信息表中对应的记录；
5、 返回True或者False表示操作成功与否；
图-3 Bucket的创建和删除
对象的创建
[*]
[*]Client提交创建对象请求create_obj_req(usr,bucket,obj_key,obj_meta);
[*]检查user和Bucket的合法性，要求存在、可访问、容量允许；生成对象在HDFS中的对象文件的URI；
[*]返回对象文件URI；
[*]将对象数据写入HDFS的对象文件；
[*]通知MetaData Storage对象数据存储完成；
[*]更新对象元数据索引信息，包括：
① 对象元数据信息插入；
② Bucket的已使用空间大小，对于同一个对象的多个版本，以最新版本空间大小为准；
[*]
[*]返回创建对象成功。
图-4 对象的创建
对象的删除
[*]
[*]Client提交删除对象请求delete_obj_req(usr,bucket,obj_key);
[*]检查user和Bucket的合法性，要求存在、访问权限；不合法则返回失败；
[*]User和Bucket检查通过，则进行如下处理：
① 删除对象在元数据表中的信息；
② 将删除对象及其在hdfs中的路径信息存入到已删除对象表中；
③ 更新Bucket使用空间大小；
对象删除时，对象可能有两种存储形态：
[*]
[*]对象文件 —— Archive Management归档处理时，会直接删除无效的该文件；
[*]归档文件的一部分 —— Archive Management对磁盘利用率低的归档文件压缩处理时，删除该数据；
图-5 对象的删除
小文件的归档管理
该部分主要由周期性执行的MapReduce任务完成；有以下几个处理流程：
[*]
[*]对象归档
[*]扫描元数据信息表，统计未归档的对象信息，包括在HDFS中的URI、对象大小等；
[*]根据配置的归档文件大小限制，对统计所得的对象进行分组；
[*]将每个分组中的对象文件合并到一个归档文件中；
[*]更新相关对象元数据信息表中的数据位置描述项；
[*]删除旧的对象文件；
图-6 小文件的归档
来自：http://blog.csdn.net/Cloudeep/archive/2009/08/05/4412958.aspx
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