2020年8月27日，中国工商银行联合华为完成了金融行业首家规模超千台的Hadoop集群大版本滚动升级，为期两周的升级过程突破了传统的离线升级模式，真正实现了业务无感的平滑滚动升级。全程集群作业无中断、性能无影响，为全行上百个应用、上千个场景、上万个作业保障了7*24小时不间断的数据服务。本次滚动升级对金融科技领域意义重大，中国工商银行为金融同业树立了大数据服务连续性上的建设标杆，响应了国家大数据和人工智能战略技术高地的建设要求，为金融同业大数据平台的高可用建设提供了可参考的综合解决方案。
一、项目背景
中国工商银行从2002年起持续优化数据架构，推进数据赋能业务，在完成数据大集中的同时，率先建设金融行业企业级数据仓库。以“开放、共享”为原则，工商银行于2016年启动大数据服务云体系的建设，完成了企业级全量数据集中和通用服务沉淀，截至目前以可靠、高效、易扩展的大数据和人工智能平台为基础，以数据中台为赋能核心，构建了集基础设施、大数据和人工智能技术、海量高时效全数据、标准智能共享服务、丰富多样业务场景于一体的数据智能生态新模式（如图1），助力全行服务提质增效，向智能化、生态化时代的跃进。
图1 中国工商银行大数据服务云现有架构
工行大数据平台的Hadoop批量集群已超过一千个节点，日均处理作业数十万个，数据存储数十PB，赋能于180余总行应用和境内外41家分行及子公司，承载了全行重点批量作业，其中包括监管报送、反洗钱、反欺诈、损益分析、减值测算等多个重要业务场景，服务连续性需求较高。为了在保障7*24小时不间断服务的前提下，维持技术引领，Hadoop集群应做到业务无感的平滑滚动升级，保障技术组件的先进性，降低技术风险，深化技术能力，助力新技术场景创新和IT架构转型升级。
二、项目内容
2.1 技术挑战
工行本次滚动升级面向的Hadoop集群，部署了ZooKeeper、HDFS、YARN、MapReduce、Spark、Hive、HBase等各类组件，各组件的版本更新必然存在一些适用性、兼容性问题（组件版本变更如表1）。
表1. 组件版本变更表
此外，集群中每日上万作业的执行，也为无感知的滚动升级加大了难度。主要挑战有以下几点：
一是Hadoop 2.X到3.X的跨大版本升级中，社区仅提供了HDFS的滚动升级能力，YARN的社区原生目标版本由于与原版本协议不同，无法支持滚动升级。
二是Hive 1.2到3.1的跨大版本升级中，由于元数据前后格式不兼容、API前后版本有变化、部分语法不兼容等问题，导致社区原生版本无法支持滚动升级。
三是社区原生版本的HDFS在升级过程中，删除的文件并不会物理删除，而是移动到trash目录，这一处理对大容量集群的滚动升级造成存储资源压力，阻碍了剩余信息保护。
四是升级前后由于版本变化，每日上万任务量，如何保障平稳运行，尤其是损益分析、减值测算等核心场景。
五是上千台的物理节点的环境下，需要确保在升级过程中，快速应对硬件（磁盘、内存等）故障，不影响升级。
六是升级过程较为复杂，应对集群升级状态强化监控、告警等运维管理服务，加强关键技术、管理瓶颈的应急响应。
2.2 技术保障
所谓滚动升级，就是借助于Hadoop核心组件的高可用机制，在不影响集群整体业务的情况下，一次升级/重启少量节点。循环滚动，直至集群所有节点升级到新版本。下图为已HDFS组件滚动升级示例：
为应对上述技术挑战项目组建了滚动升级小组，由社区PMC、社区Commiter、版本Developer构成，主要执行了以下技术保障：
一是依托协议同步、元数据映射转换、API封装转换等方式，解决了社区协议不同、元数据格式不同、API变化等导致的兼容性问题，保障了滚动升级过程中低版本的组件客户端的正常使用，目前项目组已将发现的通用问题反馈开源社区。
二是针对HDFS社区新版本升级过程中的文件未删除问题，项目组额外实现了trash目录自动清理，将逻辑删除转换为物理删除，并增补了旧版本定期清理trash目录的工具。一方面确保了基础设施资源利用的有效性，降低存储成本；另一方面贯彻了国标、金标等保2.0中的剩余信息保护，确保关键信息存储空间的完全释放。
三是详细评估了各组件升级过程及升级后版本的性能状况，完成了升级时长的预估，针对升级过程中和事后可能出现的瓶颈点，做了相应架构调整及优化，助力实现滚动升级的全局可控、全程无感、全面无误。
为解决上千节点规模集群的调度性能，小组推出了自研Superior调度器，在旧版本的基础上深度优化了调度算法，将一维的调度转换为二维调度，实现调度速率提升至每秒35万个Container。
为解决大规模存储的瓶颈问题，社区推出了联邦解决方案，但不同的命名空间的引入，导致上层业务在开发、数据管理、维护上复杂度提升，为解决这一问题，社区又推出了Router Based Federation特性，但由于在NameNode之上加了一层Router进行交互，导致性能下降。小组提供了如下优化：
- 通过在大集群生产环境中识别关键瓶颈，我们通过合并单次读写流程中的交互次数、使用改良的数据通信压缩算法等技术方案，将性能下降控制在4%以内。
- 为解决不同命名空间之间数据不均衡的问题，我们利用DataMovementTool自动均衡不同命名空间之间的数据，大大降低了集群维护成本。
同时，小组发现Hive的元数据在面对海量表/分区的时候，也面临着非常大的瓶颈。虽然社区推出了Metastore Cache的解决方案，但仅适用于一个MetaStore的场景，多个MetaStore的缓存并不一致，导致此特性无法在实际场景中使用。小组提出使用Redis作为替代方案，同时通过分布式锁、缓存黑白名单机制、缓存生命周期管理等技术手段增强了该特性的可用性。
为保障大规模集群在滚动升级期间的容错能力，小组提供了任务级“断点续传”能力，例如：
Hive不中断业务能力：即当Hive beeline断连、Hive Server因故障重启、MapReduce JobHistory无响应等原因导致Hive任务失败时，任务能够继续重试运行，无需失败从头开始，大大降低了重试成本及任务时长。
AM的断点续传能力：虽然Yarn的Application Master故障后，能够立即在其他节点上被拉起，但之前已执行的计算任务只能从头开始处理。小组提供了AM记录任务执行状态、区分任务执行进度能力，待AM因故障被重启拉起后，可以安装之前的记录状态继续执行，提升了执行效率。
四是运维管理方面，项目组针对性的研发了升级管理服务界面，可以端到端、分步骤地完成滚动升级，便于查看滚动升级状态，实现组件级控制。为了降低在升级过程中对关键任务服务连续性的影响，项目实现了按升级批次暂停的功能，有助于在关键作业或者作业高峰时段，通过暂停升级进行风险规避，确保业务无影响。此外，为快速处理升级过程中可能出现的硬件故障，升级管理服务提供了故障节点隔离能力，在故障发生时，可以跳过对应节点的升级动作，保障了故障处理和升级的同步进行。
2.3 组织保障
本次升级确立了“风险可控、业务无感”的总体目标，由于目标集群规模大、涉及应用广、相关部门多，除了上述技术保障手段，工行还采取了一系列手段，提供组织保障（见图2），具体描述如下：
图2 工行滚动升级项目组织保障
在项目管理方面，如何保证跨多部门高效协同地完成工作，是集群升级过程中一个巨大的挑战。本次滚动升级项目，形成了大数据与人工智能实验室牵头、相关部门配合评审实施的组织形式。前者负责制定了整个项目具体方案和项目流程，通过内部多级评审机制，就总体方案与多部门快速达成共识，同时按照不同的部门职责完成子任务分配，从而保障跨多部门的项目组织架构高效协同工作，平稳推进整体项目进度。
升级准备方面，项目组一是完成了升级版本功能性、非功能性评估，重点验证了滚动升级的正确性、完整性、适用性；二是实现了对全行的应用场景的梳理，定制了分级验证机制，为每一个应用场景制定了相应适度的测试、验证方案，并完成了正式邮件的告知，用于百余应用的配合验证。对于分级验证机制中的数十个典型应用，通过行内“任务单”项目管理方式纳入了项目级配合流程，确保对升级过程进行重点验证。
灾备应急设计方面，工行制定了详细的保障方案，包括数据备份策略和回滚策略。对于备份策略，一是在升级之前全量备份集群元数据，排除因元数据丢失而导致丢数的情况；二是对于重点批量数据采用双园区备份，实现双加载以避免主集群升级中的故障风险影响业务。对于回滚策略，一是在技术维度保障了回滚原版本的可行性，保证业务的连续性，二是确立了“无法快速解决的生产故障”、“大规模批量作业中断”两项回滚判定条件。上述的“双加载”是重点业务双活运行方案的一部分，主要涉及监管报送类损益分析、减值测算等多个应用场景，该类作业在备集群同步运行，实现重点批量双园区双活，切实避免因单边园区故障影响业务连续性的情况出现。
升级模拟方面，为了遵循风险可控、循序渐进的原则，工行先后进行了两套较小规模的集群滚动升级。一是2020年3月针对Hadoop批量备集群进行滚动升级，该集群负责同城双活运行的重要批量作业，经生产环境实际验证，升级过程中业务无感知，也未发现集群侧风险；二是2020年4月，工行搭建一套规模更大的Hadoop批量集群，一方面增强批量双活承载能力，另一方面再次验证了滚动升级。两次生产环境模拟之外，开发、测试环境共计10套不同的Hadoop集群陆续完成了滚动升级验证，实现了升级风险的归纳总结和研发修订，为最大规模的集群升级打下坚实基础。
三、总结与展望
中国工商银行联合华为公司完成的本次金融业首家规模超千台的Hadoop集群大版本滚动升级，实现了客户无感知，切实保障了客户的核心利益，标志着工行向金融大数据蓝图迈出了重要的一步，借助于Hadoop核心组件的高可用机制，完成了端到端分步骤的滚动升级，实现了升级过程中的可视化控制和管理。
大数据的高速发展带来的社会经济的“革命”，在广度、深度和速度上都将会是空前的，也将会远远超出工业社会的常识和认知，并且发展所带来的的挑战和困难也将是前所未有的。在此背景下，中国工商银行会继续建立健全企业级大数据平台，进一步提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力，充分释放大数据作为基础性战略资源的核心价值，为金融科技应用实践和大数据生态建设建设添砖加瓦。