FusionInsight MRS 通过 FGL 助力 HDFS 读取效率提升 235%！

面对挑战，拥抱融合

随着大数据的迅猛发展，企业级数据中心对于 Hadoop 数据服务的需求也在逐步提高。Hadoop 分布式文件系统（HDFS）作为 Hadoop 生态中最为核心的存储系统，肩负着海量数据的存储、备份及管理等重任。然而，面对海量且多样化的数据需求，HDFS 传统架构已经难以为继。

HDFS 集群规模不断扩大，数据量不断增加。传统的 NameNode 单点架构存在读写性能瓶颈，无法满足业务快速增长和扩展的需求。

业务类型不断丰富，对数据访问模式更加复杂。传统的 HDFS 架构只能支持简单的读写操作，无法满足新兴业务对数据分析、实时处理等复杂访问模式的需求。

数据安全性要求越来越高。传统的 HDFS 架构缺乏细粒度的访问控制，无法满足企业级数据安全合规要求。

大胆创新，逐梦前行

华为云 FusionInsight MRS 基于多年的技术积累和对客户需求的深入洞察，以 HDFS 细粒度锁优化为突破口，推出了一系列创新解决方案。

FGL 是 FusionInsight MRS 推出的 HDFS 细粒度锁优化组件。FGL 通过对 HDFS NameNode 锁机制进行优化，有效提升了 NameNode 的读写吞吐量。在实际生产环境中，FGL 可以将 NameNode 的读吞吐量提升 235%，写吞吐量提升 180%。

FGL 的核心思想是将 HDFS NameNode 的锁机制从传统的单一锁升级为细粒度锁。细粒度锁可以将数据块锁定到更小的粒度，从而减少锁争用，提高并发性。

FGL 的实现原理是将 HDFS NameNode 的元数据信息存储在分布式 Key-Value 存储系统中。当客户端对 HDFS 进行读写操作时，FGL 会将操作请求路由到对应的 Key-Value 存储系统，由 Key-Value 存储系统对数据块进行加锁和解锁操作。

成果喜人，价值显著

FGL 的应用取得了显著的成效。在实际生产环境中，FGL 可以将 NameNode 的读吞吐量提升 235%，写吞吐量提升 180%。这使得 FusionInsight MRS 能够支持更多数据，更多业务请求访问，从而更好的支撑政企客户高效处理海量数据。

FGL 的应用还带来了以下价值：

降低了 NameNode 的负载，提高了 NameNode 的稳定性。

提高了 HDFS 的并发性，缩短了业务响应时间。

提高了数据安全性，降低了数据泄露风险。

展望未来，再接再厉

FusionInsight MRS 将继续坚持以客户需求为导向，不断创新，砥砺前行。我们将持续优化 FGL，提升其性能和稳定性，为客户提供更加优质的 HDFS 服务。同时，我们也将积极探索 HDFS 新的技术发展方向，为客户提供更加全面的数据管理解决方案。