将本地 Apache Hadoop 群集迁移到 Azure HDInsight - 体系结构最佳做法

本文提供有关 Azure HDInsight 系统体系结构的建议。 本文是帮助用户将本地 Apache Hadoop 系统迁移到 Azure HDInsight 的最佳做法系列教程中的其中一篇。

使用多个工作负荷优化的群集

许多本地 Apache Hadoop 部署由支持多个工作负荷的单一大型群集构成。 此单一群集可能比较复杂，需要抑制单个服务的功能才能让各个组件配合工作。 将本地 Hadoop 群集迁移到 Azure HDInsight 需要在方法上面做出革新。

Azure HDInsight 群集是针对特定类型的计算用途设计的。 由于可在多个群集上共享存储，可创建多个工作负载优化的计算群集以满足不同作业的需求。 每个群集类型根据该特定工作负荷采用最佳的配置。 下表列出了 HDInsight 中支持的群集类型和对应的工作负荷。

下表显示了可用于创建 HDInsight 群集的各种方法。

有关详细信息，请参阅 HDInsight 中的群集类型一文。

使用暂时性按需群集

HDInsight 群集可能长时间不被使用。 为了帮助节省资源成本，HDInsight 支持按需的暂时性群集，在成功完成工作负荷后，可以删除这些群集。

删除群集时，不会删除关联的存储帐户和外部元数据。 以后可以使用相同的存储帐户和元存储重新创建群集。

可以使用 Azure 数据工厂来计划按需 HDInsight 群集的创建。 有关详细信息，请参阅使用 Azure 数据工厂在 HDInsight 中创建按需 Apache Hadoop 群集一文。

从计算资源解耦存储资源

典型的本地 Hadoop 部署使用相同的计算机组来存储和处理数据。 由于它们并置在一起，因此计算资源和存储资源必须一起缩放。

在 HDInsight 群集上，存储资源无需与计算资源并置在一起，而可以位于 Azure 存储和/或 Azure Data Lake Storage 中。 从计算资源解耦存储资源可带来以下好处：

• 在群集之间共享数据。
• 由于数据不依赖于群集，因此可以使用暂时性群集。
• 降低存储成本。
• 单独缩放存储和计算资源。
• 跨区域复制数据。

在靠近 Azure 区域中存储帐户资源的位置创建群集，以消减隔离计算和存储资源所造成的性价比损失。 高速网络可让计算节点高效访问 Azure 存储中的数据。

使用外部元数据存储

有两个主要元存储适用于 HDInsight 群集：Apache Hive 和 Apache Oozie。 Hive 元存储是 Hadoop、Spark、LLAP、Presto 和 Apache Pig 等数据处理引擎可以使用的中央架构存储库。 Oozie 元存储存储有关计划以及正在进行和已完成的 Hadoop 作业状态的详细信息。

HDInsight 对 Hive 和 Oozie 元存储使用 Azure SQL 数据库。 可通过两种方式在 HDInsight 群集中设置元存储：

1. 默认元存储

   • 没有任何额外费用。
   • 删除群集时会删除元存储。
   • 无法在不同的群集之间共享元存储。
   • 使用基本的 Azure SQL 数据库，DTU 限制为 5 个。

2. 自定义外部元存储

   • 将外部 Azure SQL 数据库指定为元存储。
   • 可以创建和删除群集，而不会丢失元数据，包括 Hive 架构 Oozie 作业详细信息。
   • 可与不同类型的群集共享单个元存储数据库。
   • 可根据需要纵向扩展元存储。
   • 有关详细信息，请参阅在 Azure HDInsight 中使用外部元数据存储。

Hive 元存储的最佳做法

下面是一些 HDInsight Hive 元存储最佳做法：

• 使用自定义外部元存储来隔离计算资源和元数据。
• 首先使用 S2 层 Azure SQL 实例，它提供 50 个 DTU 和 250 GB 存储空间。 如果空间不够，可扩大数据库。
• 不要将为一个 HDInsight 群集版本创建的元存储与不同版本的群集共享。 不同的 Hive 版本使用不同的架构。 例如，不能同时与 Hive 1.2 和 Hive 2.1 群集共享某个元存储。
• 定期备份自定义元存储。
• 将元存储和 HDInsight 群集保留在同一区域。
• 使用 Azure SQL 数据库监视工具（例如 Azure 门户或 Azure Monitor 日志）监视元存储的性能和可用性。
• 根据需要执行 ANALYZE TABLE 命令，以生成表和列的统计信息。 例如，ANALYZE TABLE [table_name] COMPUTE STATISTICS。

不同工作负荷的最佳做法

• 考虑对交互式 Hive 查询使用可改善响应时间的 LLAP 群集。LLAP 是 Hive 2.0 中的一项新功能，可用于在内存中缓存查询。
• 考虑使用 Spark 作业取代 Hive 作业。
• 考虑使用 LLAP 查询取代基于 impala 的查询。
• 考虑使用 Spark 作业取代 MapReduce 作业。
• 考虑使用 Spark 结构化流作业取代低延迟 Spark 批处理作业。
• 考虑使用 Azure 数据工厂 (ADF) 2.0 来协调数据。
• 考虑使用 Ambari 进行群集管理。
• 将数据存储从本地 HDFS 更改为 WASB、ADLS 或 ADFS，以处理脚本。
• 考虑对 Hive 表和审核使用 Ranger RBAC。
• 考虑使用 CosmosDB 取代 MongoDB 或 Cassandra。

后续步骤

阅读本系列教程的下一篇文章：

• 有关从本地迁移到 Azure HDInsight Hadoop 的基础结构最佳做法