HDFS节点内数据平衡：DiskBalancer_hdfs diskbalancer -plan

前言

做集群运维的同学可能都会遇到这样一个问题:Hadoop集群使用久了,各个节点上的数据会变得不均衡,多的达到70,80%,少的就10,20%.面对这种场景,我们的办法一般就是用HDFS自带的Balancer工具对其进行数据平衡.但有的时候,你会发现尽管节点间数据平衡了,但是节点内各个磁盘块的数据出现了不平衡的现象.这可是Balancer工具所干不了的事情.通过这个场景,我们引入本文的一个话题点:HDFS节点内数据平衡.这个问题很早的时候其实就被提出了,详见issue HDFS-1312(Re-balance disks within a Datanode).我相信大家在使用Hadoop集群的时候或多或少都遇到过这个问题.本文就来好好聊聊这个话题,以及社区目前对此的解决方案.

磁盘间数据不均衡状况的出现

磁盘间数据不均衡的现象源自于长期写操作时数据大小不均衡.因为每次写操作你可以保证写磁盘的顺序性,但是你没法保证每次写入的数据量都是一个大小.比如A,B,C,D四块盘,你用默认的RoundRobin磁盘选择策略去写,最后四块盘都写过了,但是A,B可能写的block块就1M,而C,D可能就是128M.

磁盘间数据不均衡带来的问题

如果磁盘间数据不均衡现象确实出现了,它会给我们造成什么影响呢?有人可能会想,它不就是一个普通磁盘嘛,又不是系统盘,系统盘使用空间过高是会影响系统性能,但是普通盘应该问题不大吧.这个观点听上去是没问题,但是只能说它考虑的太浅了.我们从HDFS的读写层面来对这个现象做一个分析.这里归纳出了以下2点:

第一点,磁盘间数据不均衡间接引发了磁盘IO压力的不同.我们都知道,HDFS上的数据访问频率是很高的,这就会涉及到大量读写磁盘的操作,数据多的盘自然的就会有更高频率的访问操作.如果一块盘的IO操作非常密集的话,势必会对它的读写性能造成影响.
第二点,高使用率磁盘导致节点可选存储目录减少.HDFS在写Block数据的时候,会挑选剩余可用空间满足待写Block的大小的情况下时,才会进行挑选,如果高使用率磁盘目录过多,会导致这样的候选块变少.所以这方面其实偏向的是对HDFS的影响.

磁盘间数据不均衡的传统解决方案

磁盘间数据不均衡现象出现了,目前我们有什么办法解决呢?下面是2种现有解决方案:

方案一:节点下线再上线.将节点内数据不均衡的机器进行Decommision下线操作,下线之后再次上线.上线之后相当于是一个全新的节点了,数据也将会重新存储到各个盘上.这种做法给人感觉会比较暴力,当集群规模比较小的时候,代价太高,此时下线一个节点会对集群服务造成不小的影响.

方案二:人工移动部分