1、背景
在我们的hadoop集群运行一段过程中，由于多种原因，数据在DataNade的磁盘之间的分布可能是不均匀。比如： 我们刚刚给某个DataNode新增加了一块磁盘或者集群上存在大批量的write & deltete操作等灯。那么有没有一种工具，能够使单个DataNode中的多个磁盘的数据均衡呢？借助Hadoop提供的Diskbalancer命令行工具可以实现。
2、hdfs balancer和 hdfs disk balancer有何不同？
hdfs balancer：是为了集群中DataNode的数据均衡，即针对多个DataNode的。
hdfs balancer
hdfs disk balancer：是为了使单台DataNode中的多个磁盘中的数据均衡。
hdfs disk balancer
注意： 目前DiskBalancer不支持跨存储介质（SSD、DISK等）的数据转移，所以磁盘的均衡都是要求在一个storageType下的。因为hdfs中存在异构存储。
3、操作
3.1 生成计划
-plan:后面接的是主机名。-out:指定计划文件的输出位置。
生成计划
3.2 执行计划
执行计划
3.3 查询计划
-query 后面跟的是 主机名
查询计划
3.4 取消计划
取消计划
4、和disk balancer相关的配置
配置 | 描述 |
dfs.disk.balancer.enabled | 此参数控制是否为集群启用diskbalancer。如果未启用，任何执行命令都将被DataNode拒绝。默认值为true。 |
dfs.disk.balancer.max.disk.throughputInMBperSec | 这控制了diskbalancer在复制数据时消耗的最大磁盘带宽。如果指定了10MB之类的值，则diskbalancer平均只会复制10MB/S。默认值为10MB/S。 |
dfs.disk.balancer.max.disk.errors | 设置能够容忍的在指定的移动过程中出现的最大错误次数，超过此阈值则失败。例如，如果一个计划有3对磁盘要在其中复制，并且第一个磁盘集遇到超过5个错误，那么我们放弃第一个副本并启动计划中的第二个副本。最大错误的默认值设置为5。 |
dfs.disk.balancer.block.tolerance.percent | 设置磁盘之间进行数据均衡操作时，各个磁盘的数据存储量与理想状态之间的差异阈值。取值范围[1-100]，默认为10。例如，各个磁盘的理想数据存储量为100 GB，此参数设置为10。那么，当目标磁盘的数据存储量达到90 GB时，则认为该磁盘的存储状态就已经达到预期。 |
dfs.disk.balancer.plan.threshold.percent | 设置在磁盘数据均衡中可容忍的两磁盘之间的数据密度域值差，取值范围[1-100]，默认为10。如果任意两个磁盘数据密度差值的绝对值超过了阈值，则说明需要对该的磁盘进行数据均衡。例如，如果一个2盘节点上的总数据为100 GB，那么磁盘均衡器计算每个磁盘上的期望值为50 GB。如果容差为10%，则单个磁盘上的数据需要大于60 GB（50 GB + 10%容差值），DiskBalancer才能开始工作。 |
dfs.disk.balancer.plan.valid.interval | 磁盘平衡器计划有效的最大时间。支持以下后缀（不区分大小写）：ms（milis）、s（sec）、m（min）、h（h）、d（day）以指定时间（例如2s、2m、1h等）。如果未指定后缀，则假定为毫秒。默认值为1d |
5、额外知识点
5.1 新的block存储到那个磁盘(卷)中
当数据写入新的block时，DataNode会根据策略选择不同的磁盘来存储。
循环策略： 默认策略，将新的块均匀的分布在可用的磁盘上，可能造成数据倾斜。
可用空间策略： 选择更多可用空间(按百分比)的磁盘。可能造成在某段时间内，某个磁盘的IO压力变大。
5.2 磁盘数据密度度量标准
磁盘数据密度度量标准
上图来自https://www.bilibili.com/video/BV11N411d7Zh/?p=81
6、参考文档
- https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSDiskbalancer.html
- https://help.aliyun.com/document_detail/467585.html 3、https://www.bilibili.com/video/BV11N411d7Zh/?p=81
