LSF Data Manager通过数据感知调度和自动化数据分级，优化大数据工作负载的性能和存储成本。

数据挑战

大数据工作负载问题

  • 数据传输瓶颈：TB级数据跨网络传输耗时
  • 存储分层：高速存储昂贵，低速存储便宜但慢
  • 数据局部性：作业应靠近数据运行
  • 自动化需求：手动管理数据生命周期低效

核心功能

1. 数据感知调度

将作业调度到数据所在节点：

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# 指定作业需要的数据集
bsub -data "dataset:/projects/sim_data" ./process.sh

Data Manager确保：

  • 作业在数据本地节点运行
  • 或自动传输数据到作业节点
  • 最小化网络I/O

2. 数据暂存（Data Staging）

自动在作业执行前后移动数据：

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# 作业前从Archive拉取数据
bsub -stage_in "archive://project_data.tar.gz" ./analyze.sh

# 作业后归档结果
bsub -stage_out "results.dat -> archive://results/" ./compute.sh

3. 分层存储管理

定义存储层级：

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# data_tiers.conf
Begin StorageTier
NAME = flash_storage
TYPE = local_ssd
BANDWIDTH = 5000 MB/s
COST = 10
End StorageTier

Begin StorageTier  
NAME = hdd_storage
TYPE = network_hdd
BANDWIDTH = 500 MB/s
COST = 1
End StorageTier

Begin StorageTier
NAME = archive
TYPE = tape
BANDWIDTH = 100 MB/s
COST = 0.1
End StorageTier

4.自动数据分级

基于访问模式自动迁移数据：

  • 热数据：频繁访问 → 高速存储
  • 温数据：偶尔访问 → 中速存储
  • 冷数据：长期未用 → 低成本归档
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# 策略配置
HOT_DATA_THRESHOLD = 7days  # 7天内访问过
COLD_DATA_THRESHOLD = 90days # 90天未访问
AUTO_ARCHIVE = enabled

数据缓存

本地缓存

在计算节点缓存常用数据集：

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# 配置缓存策略
bdata cache create -name ref_data -size 100GB -eviction lru

# 作业使用缓存
bsub -data "cache:ref_data" ./simulation.sh

分布式缓存

跨节点共享缓存：

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CACHE_SIZE_PER_NODE = 200GB
CACHE_REPLICATION = 2  # 2副本提高命中率

数据生命周期管理

自动清理

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# 配置生命周期规则
Begin LifecycleRule
PATTERN = "*.tmp"
AGE = 7days
ACTION = delete
End LifecycleRule

Begin LifecycleRule
PATTERN = "results_*.dat"
AGE = 180days
ACTION = archive_to_tape
End LifecycleRule

数据依赖

声明作业间数据依赖：

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# 作业1生成数据
bsub -J job1 -data_out "/shared/intermediate.dat" ./step1.sh

# 作业2依赖作业1的数据
bsub -w "done(job1)" -data_in "/shared/intermediate.dat" ./step2.sh

性能优化

数据预取

预测即将需要的数据并预先加载：

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PREFETCH_ENABLED = yes
PREFETCH_LOOKAHEAD = 5  # 预取未来5个作业的数据

带宽管理

限制数据传输避免网络拥塞：

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MAX_STAGING_BW = 10Gb/s      # 全局最大带宽
PER_JOB_BW_LIMIT = 1Gb/s     # 单作业限制

与对象存储集成

支持S3、Swift等对象存储：

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# 从S3读取数据
bsub -stage_in "s3://mybucket/input.tar" ./process.sh

# 写入对象存储
bsub -stage_out "output.dat -> s3://results/" ./compute.sh

实际应用案例

基因组学分析

场景：

  • 每个基因组样本30GB
  • 1000个样本需要分析
  • 分析结果需长期存储

方案：

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# 自动从Archive拉取样本
bsub -J "genome[1-1000]" \
  -stage_in "archive://samples/sample_%I.fq.gz" \
  -stage_out "results_%I.vcf -> archive://results/" \
  ./analyze_genome.sh %I

效果：

  • 自动化100%数据流程
  • 高速存储需求降低80%（仅存30GB而非30TB）
  • 存储成本降低60%

视觉效果渲染

场景：

  • 每帧渲染需要20GB纹理数据
  • 10,000帧需要渲染
  • 纹理数据重复使用

方案：

  • 纹理数据缓存到计算节点SSD
  • 作业优先调度到已有缓存的节点
  • 避免重复传输

效果：

  • 网络流量减少95%
  • 渲染速度提升30%

监控和报告

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# 查看数据传输统计
bdata stats

# 存储利用率
bdata storage usage

# 缓存命中率
bdata cache hit-rate

最佳实践

  1. 合理分层：根据访问频率分配存储层
  2. 预测性预取：对规律工作负载启用预取
  3. 缓存调优：监控命中率调整缓存大小
  4. 生命周期：自动清理临时文件释放空间

总结

LSF Data Manager将数据作为一等公民纳入作业调度，通过数据感知调度、自动分级和缓存优化，显著提升大数据工作负载性能并降低存储成本。

参考资源：