本文是一份关于某互联网公司HDFS存储运维经验的分享报告，由国内最大的数字化时代IT服务管理交流社区ITIL先锋论坛提供。报告详细阐述了该公司HDFS架构的发展历程、大规模HDFS运维所面临的挑战、具体的运维实践措施以及未来的发展展望。
HDFS架构及生态： HDFS架构经历了三个发展阶段，从最初的基于开源HDFS的定制化，到上线自研的DancenNN，再到全面支持近在线业务。目前，单集群节点超过15万，数据量达到20EB以上，采用了多机房架构。架构中包括客户端、NNProxy层、NameNodes、元数据层、数据层等，支持联邦集群和多BP存储池模式。业务生态涵盖了广告、数据平台、推荐、电商等多个领域，支持离线和近在线场景，如OLAP查询引擎、机器学习离线训练数据、近离线消息队列存储底座等。
大规模HDFS运维挑战： 运维挑战主要包括稳定性及智能化运维、业务治理、成本优化等方面。具体问题包括海量小文件问题、元数据膨胀及业务拆分、局部热点及毛刺问题、业务预算交付及quota管理、多机房架构及容量治理、数据倾斜、资源利用率提升、数据放置/迁移/容灾、数据挖掘及治理、跨机房带宽等。
大规模HDFS运维实践： 运维实践分为系统化运维体系的落地、自动化运维运营平台SpaceX-Kepler的落地以及DataInsight体系的构建。系统化运维体系包括变更管控、机房监控、容灾体系、高可用故障预案、巡检体系、数据备份体系等。自动化运维运营平台SpaceX-Kepler涵盖了业务运营、数据管理、运维体系等多个方面，如广告用户平台V2、KeplerV2运维平台、Aolus高可用大盘、预算管理、成本管理等。DataInsight体系则关注集群负载、调度策略、业务画像、容量监测、性能监测、流量监测、业务监测等，通过数据化手段提升运维效率。
未来展望： 未来展望部分提出了全自研&元数据、智能化运维、成本及数据治理、分布式等发展方向。这表明该公司将继续在HDFS存储领域进行技术创新和优化，以应对不断增长的数据量和业务需求，同时提高运维的自动化和智能化水平，降低成本，提升数据治理能力。
整体而言，这份报告为IT运维管理人员提供了宝贵的实践经验，展示了如何在大规模分布式系统中应对运维挑战，以及如何通过系统化、自动化和数据化手段提升运维效率和系统稳定性。同时，报告也指出了未来技术发展的趋势，为行业内的其他企业和专业人士提供了参考和启示。
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