Hadoop 各节点负载均衡
背景：
对于HDFS集群，经常长时间的运行，数据量会增趋势性增长，hdfs的使用率会越来越饱和，此时会对hdfs进行扩容，而扩容之后为了提高各个datanode之间的分布式读写效率，必须实现节点之间的负载均衡。另外集群经过大量的delete操作后，各个Datanode上的空间使用率可能会存在比较大的差异，少数使用率过高的Datanode会导致对其的数据访问效率变低，并且如果该Datanode挂掉，需要更多的时间进行恢复，对集群也会造成更大的影响，基于此，本文基于hadoop自带的balancer机制进行研究。
负载均衡命令：
bin/start-balancer.sh[-threshold <threshold>]
原理解析：
通过上面的命令可以使Hadoop对各个Datanode进行评估并使他们保持平衡，参数threshold表示的平衡的阀值，取值范围在0%到100%之间，该参数表示每个Datanode中空间使用率与HDFS集群总的空间使用率的差距百分比，阀值设置的越小，那么HDFS各个Datanode的使用率越接近，整个集群也更加的平衡，但会需要消耗更多的时间和资源来达到该平衡状态，如果阀值设置的过小，那么对于操作非常频繁的HDFS集群，有可能永远也不会达到该阀值所指定的平衡状态，阀值设置的越大，那么HDFS各个Datanode的使用率差距越大，但是会较容易达到。
通过对源码的解析发现：整个balancer过程还是比较复杂的，首先会计算集群总的使用率，然后分别计算各个活着的Datanode结点的使用率，根据balancer阀值对各个Datanode进行分类，找到那些使用率过高的和使用率过低的结点。遍历使用率过高的结点，找到适合迁移BLOCK的目标结点，原则就是最好是同一机架，如果当前机架没有适合的才会考虑其他机架，把BLOCK从使用率高的结点拷贝到使用率低的结点，在每次递归的过程中，单个Datanode转移或者接受的BLOCK不过超过10G或者它存储能力的阀值（根据该Datanode的总空间决定），并且每次递归过程也不能执行超过20分钟，在每次递归过后，会更新Datanode的最新状态信息，重新计算使用率，决定下一次递归的执行，整个递归过程，最多会执行5次。
通过参数dfs.balance.bandwidthPerSec可以现在balancer过程所占用的网络带宽，单位为每秒字节数，默认值为1M/S。如果你的集群比较空闲或者带宽比较大，可以适当的增加该参数，来加速整个balancer过程，如果你的集群比较繁忙或者带宽比较小，就要调小该参数，但这个balancer过程会变得缓慢，对该参数的参数，只有在HDFS下次启动后才可以生效。
单节点内部分区平衡性：
datanode内部通常会存在多个分区用于提供并行的读写请求，那么hadoop的balancer机制能实现分区层面的数据负载吗？答案是否定的。
hadoop balancer目前为止不会自动平衡node内部的数据,也就是说,如果遇到我们上述的情况,hadoop根本不会管理,而是只是考虑数据的总量。
假设某datanode节点上有两个分区：
/data1100% total 100GB
/data2 10% total 100GB
hadoop存储数据时还是将数据尝试平分到两个分区,但是由于第一个分区已经用完,此时hadoop则会放弃在这个node存储更多的数据。这个结果是我们不愿意看到的。查阅官方wiki文档后发现如下答案：
Hadoop currentlydoes not have a method by which to do this automatically. To do this manually:
1.Take down theHDFS
2.Use the UNIXmv command to move the individual blocks and meta pairs from one directory toanother on each host
3.Restart theHDFS
即：先停掉hdfs集群，然后使用类似mv的命令将数据块和相关的meta文件同时复制到另一个分区即可。