一、引言：

Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新的数据节点，节点与节点之间磁盘大小不一样等等。当hdfs出现不平衡状况的时候，将引发很多问题，比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势，机器之间无法达到更好的网络带宽使用率，机器磁盘无法利用等等。

二、问题：

因业务需要搭建一个新hadoop集群，并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop集群，而且datanode节点不能全部上线，其中还可能会出现节点上线或下线的情况，这个时候就很容易出现机器与机器之间磁盘的均衡的情况，具体如下：

 

上图中可以看出max是94.18%，而min是0.37%，其中有600多台是达到94%的，这个时候在跑mapred的时候往往会报错误：

 

登陆到该机器上查看服务器的磁盘，磁盘都快已经达到100%，如下：

因为我们在hdfs-site.xml中设置了dfs.datanode.du.reserved的值，所以磁盘会有一定预留空间：

1. <property>  
2.     <name>dfs.datanode.du.reserved</name>  
3.     <value>107374182400</value>  
4. </property>  

上面这个参数的意思：

Reserved space in bytes per volume. Always leave this much space free for non dfs use.

再查看datanode日志，希望能找到可靠的线索：

这种错误无法通过namenode来避免，因为它不会再failed的时候去尝试往别的节点写数， 最初的办法是将该节点的datanode关闭掉，就能顺利地跑完这个mapreduce。

再者查看namenode的页面，看到有好多datanode的节点的Remaining快要趋于0B了，这个时候就很容易出现上面的报错。

为了防止上面的报错再次出现以及避免hdfs数据不均衡，对hadoop集群做balance已经不可避免了!

二、解决方案

1、balancer

大家首先会想到hadoop自带的balancer，那就先介绍一下balancer!

Balancer.java中是这么描述balancer的：

The balancer is a tool that balances disk space usage on an HDFS cluster when some datanodes become full or when new empty nodes join the cluster.

The tool is deployed as an application program that can be run by the cluster administrator on a live HDFS cluster while applications adding and deleting files.

下面的图片是官网中balancer命令得详解：

考虑到balancer是最近需要经常做的操作，所以我们自己开发了一个查看balancer情况的页面，结果如下：

上图可以看到每个集群下balancer执行情况。

balance一天能成功移动的数据量大约在10-20T，这个数据量很难满足超大集群。

目前我们调用balance会使用如下命令：

1. start-balancer.sh -threshold 20 -policy blockpool -include -f /tmp/ip.txt 

上面的命令通过手工筛选出磁盘高的和磁盘低的放在ip.txt文件中，这样balance就只通过这文件里的了，另外还需要设置适当的threshold值，因为是多namespace的，所以需要选择blockpool模式。

另外带宽也是限制balance的一个因素，在hdfs-site.xml中是有设置的：

1. <property>  
2.     <name>dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec</name>   
3.     <value>10485760</value>   
4. </property>  

但是这个需要重启，hadoop提供了一个动态调整的命令：

1. hdfs dfsadmin -fs hdfs://ns1:8020 -setBalancerBandwidth 104857600 
2. hdfs dfsadmin -fs hdfs://ns2:8020 -setBalancerBandwidth 104857600 

2、上下节点：

其实将高磁盘的节点强制Decommission是最快最有效的方案。

下节点的时候可能会出现有ns不能正常下掉的情况，其实这个时候节点的数据大部分已经移出去了，可能有一些块卡在那边没有移出去。

这个时候只能一个一个节点将已经Decommissioned节点stop掉datanode进程，如果在namenode的页面上看到有丢失块的话，就需要将这个块先get到本地，在put上去。例如：

1. hdfs dfs -get hdfs://ns1/test1/dt=2016-07-24/000816_0.lzo 
2.   
3. hdfs dfs -put -f 000816_0.lzo hdfs://ns1/test1/dt=2016-07-24/000816_0.lzo 
4.   
5. hdfs dfs -chown test1:test1 hdfs://ns1/test1/dt=2016-07-24/000816_0.lzo 

前提条件需要将这个节点的datanode重新启动。

3、升降数据副本：

升降副本是一个迫不得已的办法，这样如果datanode有挂掉节点，就会增加丢失块的几率。

具体降副本的命令如下：

1. hdfs dfs -setrep -R -w 2 hdfs://ns1/tmp/test.db 

升副本的命令如下：

1. hdfs dfs -setrep -R -w 3 hdfs://ns1/tmp/test.db 

上面的命令是将ns1下的/tmp/test.db副本数降至2个，然后又将它升至3个副本。具体的hdfs dfs -setrep命令如下图：

这样动态的升降副本可以解决。

另外在升降副本的遇到一个BUG：

推测可能是namenode的replications模块有夯住情况，所以出现该情况执行kill掉进行，跳过该块再跑!

总结：之所以选择使用升降副本是因为它不受带宽的控制，另外在升降副本的时候hadoop是需要重新写数的，这个时候它会优先往磁盘低写数据，这样就能将磁盘高的数据迁移至磁盘低的。

4、distcp

DistCp (distributed copy) is a tool used for large inter/intra-cluster copying. It uses MapReduce to effect its distribution, error handling and recovery, and reporting. It expands a list of files and directories into input to map tasks, each of which will copy a partition of the files specified in the source list. Its MapReduce pedigree has endowed it with some quirks in both its semantics and execution. The purpose of this document is to offer guidance for common tasks and to elucidate its model.

在这里举一个例子：

 

通过distcp将/tmp/output12上的数据调用mapreduce迁移至/tmp/zhulh目录下，原先/tmp/output12上的数据还是有存在的，但是它的块就发生了变化。

这个时候有人可能会说怎么不使用cp命令呢?

两者的区别如下：

CP的模式是不走mapreduce的;DISTCP的模式是走mapreduce的，所以它优先写有nodemanager的机器;

CP是单线程的，类似scp的模式，在执行速度上比DISTCP要慢很多。

5、提高dfs.datanode.du.reserved值

官网是这么说的：Reserved space in bytes per volume. Always leave this much space free for non dfs use.

在上面的提到dfs.datanode.du.reserved的值是设成100G，因为namenode认为该节点还有剩余的空间，所以给分配到这里，假如这个块是128K，但是实际剩余空间只有100K，所以就会报上面的错误，假如把dfs.datanode.du.reserved成300G，让namenode知道该节点已经没有剩余空间，所以就不会往这里写数据了。

6、关闭nodemanger进程

在现有计算资源多余的情况下，可以考虑关闭高磁盘节点的nodemanager，避免在该节点起YarnChild，因为如果在该节点上进行计算的话，数据存储首先会往本地写一份，这样更加加重了本地节点的负担。

7、删除旧数据

该方案是在迫不得已的情况下进行的，因为删掉的数据可能以后还得补回来，这样的话又是得要浪费一定的时间。

另外在删除数据时候就得需要跳过回收站才能算是真正删除，可以使用的命令如下：

三、方案选择

考虑到有多达600台机器磁盘使用率达到94%，而且这部分高的机器是在同一个机房的，所以不能采用上下节点的方法，最好的办法如下：

1、提高dfs.datanode.du.reserved的值;

2、关闭nodemanager进程;

3、升降副本;

4、启动hadoop自带的balance;

人工的定期观察，当达到期望的效果的时候就是恢复成原样;在提高dfs.datanode.du.reserved的值就得需要考虑到datanode需要进行轮询的重启，这个时候就考虑到时间间隔，如果时间过短就可能就丢，如果过长就是费的时间比较多。

这种方法好比：比如在节假日的时候，某个收费口的车辆特别多，那个时候执法人员就会封闭这个收费站的出口，等车辆过的差不多的时候再给开放。这次的方案有这个有点类似，当主机的dfs.datanode.du.reserved值高于目前磁盘使用的情况，namenode就不会分配数据过来了，通过升降副本和balance能快速的将本机的数据转移走。

本文作者：朱林海

来源：51CTO