【Hadoop】DataNode 数据盘进行磁盘DiskBalancer

目录
​一、问题原因
二、DiskBalancer先容
三、DiskBalancer实战
3.1 生成plan json文件
3.2 执行plan json文件

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一、问题原因

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阿里云事故磁盘损坏后，使用新磁盘进行了替换，大概当发现HDFS容量不敷需要扩展空间时，由运维管理职员陆陆续续为 datanode 节点增加了多块磁盘，并将这些磁盘挂载到了不同目录比如 /mnt/disk1, /mnt/disk2；此后由大数据体系管理职员设置 HDFS 使用了这些新的磁盘上的目录 （比如设置 dfs.datanode.data.dir=/mnt/disk1/dfs/data,/mnt/disk2/dfs/data,/mnt/disk3/dfs/data），并重启了 hdfs 服务使设置见效。
但是hdfs经过上述设置更改并重启见效之后，只有新增加的HDFS文件才会存储在新增加的目录下，已经存在的HDFS历史文件，其对应的底层数据是不会从原有目录移动到新增目录的。
纵然使用了命令 hdfs balancer 来在集群内重新分布 HDFS 文件，由于该命令只会在不同host之间移动数据，也就是重要做的是 host 节点级别的负载平衡，上述单节点中多磁盘之间的负载不平衡问题，也不会由太大缓解。

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二、DiskBalancer先容

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   DiskBalancer是一个命令行工具，可在DataNode的全部磁盘上匀称分发数据。 此工具对给定的DataNode进行操作，并将块从一个磁盘移动到当前DataNode的另一个磁盘。DiskBalancer通过创建计划并继续在DataNode上执行该计划。 计划是一组陈述，形貌了两个磁盘之间应该移动的数据。 计划由多个移动步骤组成。 移动步骤具有源磁盘，目标磁盘和移动的字节数。 可以针对运行数据节点执行计划。DiskBalancer是一个相对独立的线程，它可以对数据的复制进行限流。 集群默认是启用DiskBalancer的， 不启用DiskBalancer 需要在hdfs-site.xml中将dfs.disk.balancer.enabled设置为false。
  

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三、DiskBalancer实战

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需求：磁盘 /disk2是新挂的 ，需要将一台服务器的 4块磁盘 做数据平衡。

3.1 生成plan json文件

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首先要确保DataNode的设置dfs.disk.balancer.enabled为true

1. hdfs-site.xml配置
3. <property>
4.    <name>dfs.disk.balancer.enabled</name>
5.    <value>true</value>
6. </property>

复制代码

通过-plan生成plan:

1. hdfs diskbalancer -plan winner-reid-datanode07 -maxerror 5  -bandwidth 50 -thresholdPercentage 5

复制代码

参数先容：

• -bandwidth 平衡带宽，单元MB/s，默认10
  
• -maxerror 错误重试次数，默认5
  
• -thresholdPercentage 平衡阈值，默认10，即磁盘占用率大小相差<=10%则认为是平衡的
  
• -out 执行计划json输出路径，注意为hdfs路径，且路径需要为空
  
  
  

生成文件位于 HDFS

查看生成的winner-reid-datanode07.plan.json 文件内容

1. {
2.         "volumeSetPlans": [{
3.                 "@class": "org.apache.hadoop.hdfs.server.diskbalancer.planner.MoveStep",
4.                 "sourceVolume": {
5.                         "path": "/disk4/",
6.                         "capacity": 5853616278016,
7.                         "storageType": "DISK",
8.                         "used": 1886035164776,
9.                         "reserved": 0,
10.                         "uuid": "DS-4073f74c-51fb-4aa1-8088-e5fce28913d4",
11.                         "failed": false,
12.                         "volumeDataDensity": 9.999999999998899E-5,
13.                         "skip": false,
14.                         "transient": false,
15.                         "readOnly": false
16.                 },
17.                 "destinationVolume": {
18.                         "path": "/disk2/",
19.                         "capacity": 5853616278016,
20.                         "storageType": "DISK",
21.                         "used": 1366782103125,
22.                         "reserved": 0,
23.                         "uuid": "DS-afbaacc6-adfd-4248-ab65-d83ae998ef0b",
24.                         "failed": false,
25.                         "volumeDataDensity": 0.08879999999999999,
26.                         "skip": false,
27.                         "transient": false,
28.                         "readOnly": false
29.                 },
30.                 "idealStorage": 0.3222,
31.                 "bytesToMove": 537372946394,
32.                 "volumeSetID": "234e991a-d7b1-4398-b84d-f665984fc40c",
33.                 "maxDiskErrors": 5,
34.                 "bandwidth": 5
35.         }, {
36.                 "@class": "org.apache.hadoop.hdfs.server.diskbalancer.planner.MoveStep",
37.                 "sourceVolume": {
38.                         "path": "/disk1/",
39.                         "capacity": 5853616278016,
40.                         "storageType": "DISK",
41.                         "used": 1886035164776,
42.                         "reserved": 0,
43.                         "uuid": "DS-aaa27e2a-27bd-4d2f-9465-0760826404e1",
44.                         "failed": false,
45.                         "volumeDataDensity": 9.999999999998899E-5,
46.                         "skip": false,
47.                         "transient": false,
48.                         "readOnly": false
49.                 },
50.                 "destinationVolume": {
51.                         "path": "/disk2/",
52.                         "capacity": 5853616278016,
53.                         "storageType": "DISK",
54.                         "used": 1366782103125,
55.                         "reserved": 0,
56.                         "uuid": "DS-afbaacc6-adfd-4248-ab65-d83ae998ef0b",
57.                         "failed": false,
58.                         "volumeDataDensity": 0.08879999999999999,
59.                         "skip": false,
60.                         "transient": false,
61.                         "readOnly": false
62.                 },
63.                 "idealStorage": 0.3222,
64.                 "bytesToMove": 524120732056,
65.                 "volumeSetID": "234e991a-d7b1-4398-b84d-f665984fc40c",
66.                 "maxDiskErrors": 5,
67.                 "bandwidth": 5
68.         }],
69.         "nodeName": "winner-reid-datanode07",
70.         "nodeUUID": "e6f30cb6-2bf5-4eb9-a5ab-4eb2b39ab3d7",
71.         "port": 8010,
72.         "timeStamp": 1715934031482
73. }

复制代码

3.2 执行plan json文件

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通过-execute执行plan阶段生成的plan文件:

1. hdfs diskbalancer -execute  /system/diskbalancer/2024-May-17-16-00-04/winner-reid-datanode07.plan.json

复制代码

查询指定DataNode磁盘balance的状况

1.   hdfs diskbalancer -query winner-reid-datanode07

复制代码

看到PLAN_UNDER_PROGRESS 表示正在平衡，PLAN_DONE 表示完成
如下开始disk banlance

如下已完成disk banlance

取消指定DataNode的磁盘平衡

1. hdfs diskbalancer -cancel  xx.json

复制代码

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