如何使用Fluid加速OSS文件访问_容器服务 Kubernetes 版 ACK(ACK)-阿里云帮助中心

Fluid是一个开源的Kubernetes原生的分布式数据集编排和加速引擎，主要服务于云原生场景下的数据密集型应用，例如大数据应用、AI应用等。JindoRuntime来源于阿里云EMR团队JindoFS，是基于C++实现的支撑Dataset数据管理和缓存的执行引擎，支持OSS对象存储。Fluid通过管理和调度JindoRuntime实现数据集的可见性、弹性伸缩和数据迁移。本文介绍如何在注册集群中使用Fluid加速OSS文件访问。

实现原理

通过Fluid加速OSS文件访问的实现原理如下图所示。访问oss.png

前提条件

已通过容器服务Kubernetes版接入一个注册的Kubernetes集群。具体操作，请参见通过控制台创建注册集群、通过onectl创建注册集群。
已通过kubectl连接注册集群。具体操作，请参见获取集群KubeConfig并通过kubectl工具连接集群。
已开通阿里云对象存储（OSS）服务，且Bucket已创建。具体操作，请参见开通OSS服务和创建存储空间。

步骤一：安装ack-fluid组件

通过onectl安装

在本地安装配置onectl。具体操作，请参见通过onectl管理注册集群。
执行以下命令，安装ack-fluid组件。
```
onectl addon install ack-fluid --set pullImageByVPCNetwork=false
```
pullImageByVPCNetwork：为可选参数，设置是否使用VPC网络拉取组件镜像。
预期输出：
```
Addon ack-fluid, version **** installed.
```

通过控制台安装

登录容器服务管理控制台，在左侧导航栏选择市场 > 应用市场。
在应用目录页面，搜索并选中ack-fluid。
在页面右上角，单击一键部署。
在创建面板中，选择集群，命名空间和发布名称可保持系统默认，然后单击下一步。
选择Chart 版本为当前最新版本，设置组件相关参数，然后单击确定。

步骤二：准备OSS Bucket数据

执行以下命令，下载一份测试数据。

wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.0.1/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz

将下载的测试数据上传到阿里云OSS对应的Bucket上，上传方法可以借助OSS提供的客户端工具ossutil。具体操作，请参见安装ossutil。

步骤三：为本地集群节点打上标签

执行以下命令，为本地IDC集群中的所有节点打上demo-oss=true的标签，该标签用于设置JindoRuntime的Master和Worker组件的节点调度约束条件。

kubectl label node **** demo-oss=true

步骤四：创建Dataset和JindoRuntime

使用以下内容，创建mySecret.yaml文件。
该文件用于保存OSS的fs.oss.accessKeyId和fs.oss.accessKeySecret，需要在创建Dataset之前创建。
```
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
stringData:
  fs.oss.accessKeyId: ****
  fs.oss.accessKeySecret: ****
```
执行以下命令，部署mySecret文件生成Secret。
```
kubectl create -f mySecret.yaml
```
Kubernetes会对已创建的Secret使用加密编码，避免将其明文暴露。

使用以下内容，创建resource.yaml文件。该YAML文件包含Dataset和JindoRuntime两部分内容。

Dataset：用于描述远端存储数据集和UFS的信息。

JindoRuntime：用于启动一个JindoFS的集群来提供缓存服务。

apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: Dataset
metadata:
  name: hadoop
spec:
  mounts:
    - mountPoint: oss://<oss_bucket>/<bucket_dir>
      options:
        fs.oss.endpoint: <oss_endpoint>
      name: hadoop
      path: "/"
      encryptOptions:
        - name: fs.oss.accessKeyId
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: mysecret
              key: fs.oss.accessKeyId
        - name: fs.oss.accessKeySecret
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: mysecret
              key: fs.oss.accessKeySecret
---
apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: JindoRuntime
metadata:
  name: hadoop
spec:
  # 保证缓存运行时只运行在本地集群的节点中。
  master:
    nodeSelector:
      demo-oss: "true"
  worker:
    nodeSelector:
      demo-oss: "true"
  fuse:
    nodeSelector:
      demo-oss: "true"
  replicas: 2
  tieredstore:
    levels:
      - mediumtype: HDD
        path: /mnt/disk1
        quota: 100G
        high: "0.99"
        low: "0.8"

类别	参数	说明
Dataset	mountPoint	`oss://<oss_bucket>/<bucket_dir>`为挂载UFS的路径，路径中不需要包含Endpoint信息。
Dataset	fs.oss.endpoint	OSS Bucket的Endpoint信息，公网或私网地址皆可。
JindoRuntime	replicas	创建JindoFS集群的Worker数量。
	mediumtype	缓存类型。定义创建JindoRuntime模板样例时，JindoFS暂时仅支持HDD、SSD、MEM的其中一种缓存类型。
	path	存储路径。暂时只支持单个路径。当选择MEM做缓存时，需指定一个本地路径用于存储Log等文件。
	quota	缓存最大容量，单位为GB。
	high	存储容量上限大小。
	low	存储容量下限大小。

执行以下命令，创建JindoRuntime和Dataset。
```
kubectl create -f resource.yaml
```

执行以下命令，查看Dataset的部署情况。

kubectl get dataset hadoop

预期输出：

NAME     UFS TOTAL SIZE   CACHED   CACHE CAPACITY   CACHED PERCENTAGE   PHASE   AGE
hadoop        210MiB       0.00B    100.00GiB              0.0%          Bound   1h

执行以下命令，查看JindoRuntime的部署情况。

kubectl get jindoruntime hadoop

预期输出：

NAME     MASTER PHASE   WORKER PHASE   FUSE PHASE   AGE
hadoop   Ready          Ready          Ready        4m45s

执行以下命令，查看PV和PVC状态。

kubectl get pv,pvc

预期输出：

NAME                      CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM            STORAGECLASS   REASON   AGE
persistentvolume/hadoop   100Gi      RWX            Retain           Bound    default/hadoop                           52m

NAME                           STATUS   VOLUME   CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
persistentvolumeclaim/hadoop   Bound    hadoop   100Gi      RWX                           52m

预期输出表明，Dataset和JindoRuntime已创建成功。

步骤五：创建容器应用体验加速效果

您可以通过创建容器应用来使用JindoFS加速服务，或者提交机器学习作业来体验相关功能。本文以创建一个容器应用多次访问同一数据，并通过对比访问时间为例展示JindoRuntime的加速效果。

使用以下内容，创建app.yaml文件。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: demo-app
spec:
  containers:
    - name: demo
      image: fluidcloudnative/serving
      volumeMounts:
        - mountPath: /data
          name: hadoop
  volumes:
    - name: hadoop
      persistentVolumeClaim:
        claimName: hadoop

执行以下命令，创建容器应用。
```
kubectl create -f app.yaml
```

执行以下命令，查看文件大小。

kubectl exec -it demo-app -- bash
du -sh /data/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz

预期输出：

209.7M    /data/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz

执行如下命令，查看文件的拷贝时间。
```
time cp /data/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz /test
```
预期输出：
```
real    1m2.374s
user    0m0.000s
sys     0m0.256s
```
预期输出表明，文件拷贝时间消耗了62s。

执行以下命令，查看此时Dataset的缓存情况。

kubectl get dataset hadoop

预期输出：

NAME     UFS TOTAL SIZE   CACHED   CACHE CAPACITY   CACHED PERCENTAGE   PHASE   AGE
hadoop   209.74MiB       209.74MiB    100.00GiB        100.0%           Bound   1h

预期输出表明，209.7 MiB的数据已经缓存到了本地。

执行以下命令，删除之前的容器应用，新建相同的容器应用。
说明
此操作是为了避免其他因素（例如Page Cache）对结果造成影响。
```
kubectl delete -f app.yaml && kubectl create -f app.yaml
```
执行如下命令，查看文件拷贝时间。
```
kubectl exec -it demo-app -- bash
time cp /data/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz /test
```
预期输出：
```
real	0m3.454s
user	0m0.000s
sys	  0m0.268s
```
预期输出表明，文件的拷贝时间为3s，拷贝时间缩短至原来的十八分之一。主要原因是由于文件已经被JindoFS缓存，所以第二次访问所需时间远小于第一次。

（可选）步骤六：清理环境

当不再使用数据加速功能时，您需要执行以下命令清理环境。

执行以下命令，删除JindoRuntime和应用容器。
```
kubectl delete jindoruntime hadoop
```
执行以下命令，删除Dataset。
```
kubectl delete dataset hadoop
```