在《携程技术2018年度合集》中，一共70篇文章中，只有5篇是大数据的内容。其中有一篇，讲到了Alluxio的应用过程。
在2018年，携程主集群规模已经突破千台，存储着50PB的数据，并且每天的数据增量大概是400TB。每天的作业数也达到了30万。
当时，携程使用的Spark Streaming实时任务，会将结果数据直接写入到HDFS中，400个流作业每天带来500万小文件的落地，虽然会有任务定期进行小文件合并，但巨大的增量为HDFS集群带来了很大的压力。
并且对于HDFS进行停机优化，又会导致大量流作业出错。
于是，在下一版的架构中，为SparkStreaming单独部署了一个Hadoop集群，与离线集群的HDFS分离开来。
这也造成了两个HDFS之间数据不同步的问题。当然，可以定时执行distcp进行数据拷贝，但实现起来会有很多问题。
除此之外，能够实现多集群数据互通的产品，必须是Apache Alluxio。
Alluxio 作为全球第一个基于内存级别的文件系统，具有高效的读写性能，同时能够提供统一的 API 来访问不同的存储系统。
Alluxio 可以支持目前几乎所有的主流分布式存储系统，可以通过简单配置或者 Mount 的形式将 HDFS、S3 等挂载到 Alluxio 的一个路径下。
代码语言：javascript复制alluxiofs mount /path/on/alluxio hdfs://namenode:port/path/on/hdfs这样就可以统一的通过 Alluxio 来访问不同存储系统的数据。
对于经常使用的热点数据，可以使用定时器，定期Load到Alluxio中，减少了每次计算需要从远程拉取数据的所导致的网络 IO，并且因为Alluxio的数据存储在内存中，也极大的提高了运算效率。
从 Alluxio 内存中加载数据的Spark SQL作业，和HDFS相比，普遍提高了 30% 的执行效率。
此外，Alluxio 自身实现了一个叫做 TTL（Time To Live）的功能，只要对一个路径设置了 TTL，Alluxio便会定期删除这部分数据。
在删除方式上，Alluxio 提供了 Free 和 Delete 两种 Action。Delete 会将底层文件一同删除，Free 只删 Alluxio 而不删底层文件系统。
为了减少 Alluxio 内存压力，可以将写入到 Alluxio 中的数据设置一个 TTL，使用Free Action，这样 Alluxio 会自动将过期数据删除。
并且，Alluxio 为 Client 提供了三种写策略，分别是：MUST_CACHE、CACHE_THROUGH、THROUGH，这三种策略分别是只写 Alluxio，同步到 HDFS，只写 HDFS。
这里可以根据数据的重要性，采用不同的策略来写 Alluxio。重要的数据需要同步到 HDFS，允许数据丢失的可以采用只写 Alluxio 策略。
所以，之后携程将Alluxio，作为两个HDFS集群之间数据互通的桥梁，在生产环境中落地了。
如果大家所在公司，也遇到了同样的需求，也可以尝试一下Alluxio。
好了，今天就分享到到这里，让我们下次再会！
后话
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