Hadoop 3.x 时代，EC 露个脸呗！

Posted 2022-11-10 DataFlow范式

在本文中，笔者将详细研究 HDFS EC（Erasure Coding，纠删码），讲解什么是 HDFS EC，引入 EC 的原因，用于 EC 的算法，以及在 Hadoop 社区中为 EC 做的架构优化，最后再结合 Hive 实战 HDFS EC。

HDFS 复制算法的问题

为了提供容错，HDFS 根据复制因子的大小在不同的 DataNodes 节点复制文件块数据。复制因子默认值为 3，则表明原始数据块有多余的两个副本，这些副本也消耗其他资源，例如网络带宽和存储。

在 N 个复制因子的复制中，存在 N-1 个容错能力，存储效率为 1/N。所以这种方式的复制增加了存储的开销和资源的浪费。对于 I/O 活动较低且很少访问的 cold 数据集和 warm 数据集的副本使用与原始数据集相同的资源。

为了解决这些问题，Hadoop 社区使用 HDFS Erasure Coding 代替默认的复制方式，以提供相同级别的容错能力，并且存储开销不超过 50％。

Erasure Coding 文件的复制因子始终为 1，无法对其进行更改。

HDFS Erasure Coding

在 Hadoop 3 中，Erasure Coding 是默认复制方式的解决方案。</