Azure Data Lake Storage Gen 實(shí)戰(zhàn)體驗,如何使用azuredatastudio-ESG跨境

Azure Data Lake Storage Gen 實(shí)戰(zhàn)體驗,如何使用azuredatastudio

Azure Data Lake Storage Gen 實(shí)戰(zhàn)體驗

引言

相較傳統(tǒng)的重量級OLAP數(shù)據(jù)倉庫，“數(shù)據(jù)湖”以其數(shù)據(jù)體量大、綜合成本低、支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、查詢靈活多變等特點(diǎn)，受到越來越多企業(yè)的青睞，逐漸成為了現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺的核心和架構(gòu)范式。

因此數(shù)據(jù)湖相關(guān)服務(wù)成為了云計算的發(fā)展重點(diǎn)之一。Azure平臺早年就曾發(fā)布第一代Data Lake Storage，隨后微軟將它與Azure Storage進(jìn)行了大力整合，于今年初正式對外發(fā)布了其第二代產(chǎn)品：Azure Data Lake Storage Gen2(下稱ADLS Gen2)。ADLS Gen2的口號是“不妥協(xié)的數(shù)據(jù)湖平臺，它結(jié)合了豐富的高級數(shù)據(jù)湖解決方案功能集以及 Azure Blob 存儲的經(jīng)濟(jì)性、全球規(guī)模和企業(yè)級安全性”。

全新一代的ADLS Gen2 實(shí)際體驗如何？讓我們來深入研究一下，尤其是關(guān)注ADLS Gen2 作為存儲層掛載到大數(shù)據(jù)集群后的表現(xiàn)。

ADLS Gen2體驗：集群掛載

數(shù)據(jù)湖存儲主要適用于大數(shù)據(jù)處理的場景，所以我們選擇建立一個HDInsight大數(shù)據(jù)集群來進(jìn)行實(shí)驗，使用Spark來訪問和操作數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)。可以看到HDInsight已經(jīng)支持ADLS Gen2了：

接下來是比較關(guān)鍵的存儲配置環(huán)節(jié)，我們指定使用一個新建的ADLS Gen2實(shí)例hdiclusterroot來作為整個集群的存儲，文件系統(tǒng)名為hdfsroot，如圖所示：

（圖中我們還配置了Additional storage accounts，用于掛載傳統(tǒng)Blob，之后作性能對比時會用到。此處暫不展開。）

很有意思的是上圖的下半部分，它允許我們指定一個Identity，這個Identity可以代表Spark集群的身份和訪問權(quán)限。這非常關(guān)鍵，意味著集群的身份能夠完美地與ADLS Gen2的權(quán)限體系對應(yīng)起來，在企業(yè)級的場景中能夠很好地落地對于大數(shù)據(jù)資源訪問的管控。

這里選擇了專門建立的一個sparkclusteridentity作為集群的身份。我們事先為它賦予了hdiclusterroot這個存儲賬號的storage blob data owner權(quán)限，以便該identity能夠?qū)?shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行任意操作：

完成其他配置后按下創(chuàng)建按鈕，Azure會一鍵生成Spark集群，大約十來分鐘后整個集群就進(jìn)入可用狀態(tài)了：

我們迫不及待地SSH登錄進(jìn)集群，查看其默認(rèn)掛載的文件系統(tǒng)。嘗試使用hadoop fs ls列出根目錄下的文件信息：

sshuser@hn0cloudp:~$ hadoop fs ls /

Found 18 items

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drwxrx sshuser sshuser     0 20190826 02:54 /hbase

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drwxrx sshuser sshuser     0 20190826 02:54 /mapred

drwxrwxwt sshuser sshuser     0 20190826 03:19 /mapreducestaging

drwxrwxwt sshuser sshuser     0 20190826 02:54 /mrhistory

drwxrwxwt sshuser sshuser     0 20190826 03:19 /tezstaging

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drwxrwxwt sshuser sshuser     0 20190909 02:31 /user

將文件列表和ADLS Gen2比對，可以看到這里的“根目錄”事實(shí)上就完全對應(yīng)著hdiclusterroot這個數(shù)據(jù)湖實(shí)例下hdfsroot文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，這說明集群實(shí)現(xiàn)了該數(shù)據(jù)湖文件系統(tǒng)的掛載：

那么，這樣的遠(yuǎn)程掛載是如何實(shí)現(xiàn)的呢？打開集群的coresite.xml 配置文件，答案在fs.defaultFS配置節(jié)中：

property  namefs.defaultFS/name  valueabfs://hdfsroot@hdiclusterroot.dfs.core.windows.net/value  finaltrue/final/property

原來，與通常使用hdfs不同，集群的fs.defaultFS在創(chuàng)建時就被設(shè)置為了以abfs為開頭的特定url，該url正是指向我們的數(shù)據(jù)湖存儲。這個ABFS驅(qū)動(Azure Blob File System)是微軟專門為Data Lake Storage Gen2開發(fā)，全面實(shí)現(xiàn)了Hadoop的FileSystem接口，為Hadoop體系和ADLS Gen2架起了溝通橋梁。

為證明數(shù)據(jù)湖文件系統(tǒng)能夠正常工作，我們來運(yùn)行一個經(jīng)典的WordCount程序。筆者使用AzCopy往數(shù)據(jù)湖中上傳了一本小說《雙城記》 (ATaleOfTwoCities.txt)，然后到HDInsight集群自帶的Jupyter Notebook里通過Scala腳本運(yùn)用Spark來進(jìn)行詞頻統(tǒng)計：

Great! 我們的Spark on ADLS Gen2實(shí)驗完美運(yùn)行，過程如絲般順滑。

小結(jié)

Azure Data Lake Storage Gen2是微軟Azure全新一代的大數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)品，專為企業(yè)級數(shù)據(jù)湖類應(yīng)用所構(gòu)建。它繼承了Azure Blob Storage易于使用、成本低廉的特點(diǎn)，同時又加入了目錄層次結(jié)構(gòu)、細(xì)粒度權(quán)限控制等企業(yè)級特性。

本文主要實(shí)踐了大數(shù)據(jù)集群掛載ADLS Gen2作為主存儲的場景，在證明ADLS Gen2具備良好Hadoop生態(tài)兼容性的同時，也體驗了與傳統(tǒng)HDFS不同的存儲計算分離架構(gòu)。該種架構(gòu)由于可獨(dú)立擴(kuò)展計算和存儲部分，非常適合云端特點(diǎn)，正受到越來越多的歡迎。

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