背景
- 相比较于个人PC，服务器一般可以通过挂载多块磁盘来扩大单机的存储能力
- 在Hadoop HDFS中，DataNode负责最终数据block的存储，在所在机器上的磁盘之间分配数据块。当写入新block时，DataNodes将根据选择策略（循环策略或可用空间策略）来选择block的磁盘（卷）
- 循环策略：它将新的block均匀分布在可用磁盘上
- 可用空间策略：此策略将数据写入具有更多可用空间（按百分比）的磁盘
产生的问题以及解决方法
- 在长期运行的集群中采用循环策略的时，DataNode有时会不均匀的填充其存储目录（磁盘/卷），从而导致某些磁盘已满而其他磁盘却很少使用的情况。发生这种情况的原因可能是由于大量的写入和删除操作，也可能是由于更换了磁盘。
- 另外，如果我们使用基于可用空间选择策略，则每个新写入将进入新添加的空磁盘，从而使该期间的其他磁盘处于空闲状态，这将在新磁盘上创建瓶颈。
- 因此需要一种INTRA DATANODE BALANCING（DataNode内数据块的均匀分布）来解决intra-DataNode偏斜（在磁盘上块的不均匀分布），这种偏斜是由于磁盘更换或随机写入和删除发生的。
- 因此，hadoop3.0中引入了一个名为disk balancer的工具，该工具专注于在DataNode内分发数据
hdfs disk balancer简介
- hdfs disk balancer是hadoop3中引入的命令行工具，用于平衡DataNode中的数据在磁盘指甲分布不均匀问题。在这里特别注意，hdfs diskbalancer与hdfsbalancer是不同的
HDFS Disk Balancer功能
数据传播报告
为了衡量集群中哪些计算机遭受数据分布不均的影响，磁盘平衡器定义了volume data density metric（磁盘/卷数据密度度量标准）和Node Data Density metric（节点数据密度度量标准）
- 卷（磁盘）数据密度：比较同台机器上不同卷之间的数据分布情况
- 节点数据密度：比较的是不同机器之间的
- 卷数据密度计算
假设有一台具有四个卷的计算机，各个磁盘的使情况
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-621365.html
- 磁盘平衡
当指定某个datanode节点进行disk数据平衡，就可以先计算或读取当前的volume data density（磁盘数据密度）。有了这些数据，我们可以轻松确定哪些卷已经超量配置，哪些卷已经不足
为了将数据从一个卷移动到datanode中的另一个卷，Hadoop开发实现了基于rpc协议的disk balancer
HDFS Disk Balancer开启
- hdfs disk balancer通过创建计划进行操作，该计划是一组语句，描述应在两个磁盘之间移动多少数据，然后在datanode上执行该语句。计划包含多个移动步骤。计划中的每个移动步骤都具有目标磁盘，源磁盘的地址。移动步骤还具有要移动的字节数。该计划是针对可操作的datanode执行的
- 默认情况下，Hadoop集群上已经启用了disk balancer功能。通过hdfs-site.xml中调整dfs.disk.balancer.enabled参数值，选择在Hadoop中是否启用磁盘平衡器
相关命令
- plan计划
命令：hdfs diskbalancer -plan < datanode>
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