HDFS 磁盘均衡
HDFS 磁盘均衡器
HDFS 提供了一个用于 Datanode 内多磁盘之间的数据均衡工具,即 Diskbalancer (磁盘均衡器),它把数据均衡的分发到一个 Datanode 下的多个磁盘。Diskbalancer 和 Hadoop 2.0 版本以前提供的 Balancer 不同,因为 Balancer 关心的是不同 Datanode 之间的数据均衡,Datanode 内多个磁盘的数据均衡它是不起作用的。
HDFS 由于以下原因,在把数据存储到 Datanode 多个磁盘的时候,会出现磁盘之间数据不均衡的情况:
- 大量的数据写入和删除
- 磁盘更换
上面这两点可能导致数据在 Datanode 内的多个磁盘发生明显倾斜。这种情况现有的 HDFS balancer 均衡工具没办法处理,上面说了,它只关心 Datanode 之间的数据均衡,所以,Hadoop 3.0 提供了 Diskbalancer 工具,用于均衡一个Datanode 内多个磁盘之间的数据均衡。
Diskbalancer
Hadoop HDFS balancer 工具通过创建一个计划(命令集)并在 Datanode 执行该计划来工作。这里的计划主要描述的是有多少数据需要在磁盘之间做迁移。一个计划有很多迁移步骤,比如,源磁盘,目标磁盘和需要迁移的字节数。计划可以针对某一个 Datanode 执行特定操作。默认情况下,Diskbalancer 是未启用状态,您可以在 hdfs-site.xml 配置文件把 dfs.disk.balancer.enabled 设置为 true 来启用它。
当我们往 HDFS 上写入新的数据块,DataNode 将会使用 volume 选择策略来为这个块选择存储的地方。目前 Hadoop 支持两种 volume 选择策略:round-robin(循环策略) 和 available space(可用空间策略),选择哪种策略我们可以通过下面的参数来设置。
dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy
- 循环策略:将新块均匀分布在可用磁盘上。
- 可用空间策略:它是优先将数据写入具有最大可用空间的磁盘(通过百分比计算的)。
默认情况下,DataNode 是使用基于 round-robin 策略来写入新的数据块。然而在一个长时间运行的集群中,由于 HDFS 中的大规模文件删除或者通过往 DataNode 中添加新的磁盘,仍然会导致同一个 DataNode 中的不同磁盘存储的数据很不均衡。即使你使用的是基于可用空间的策略,卷(volume)不平衡仍可导致较低效率的磁盘I/O。比如所有新增的数据块都会往新增的磁盘上写,在此期间,其他的磁盘会处于空闲状态,这样新的磁盘将会是整个系统的瓶颈。
Apache Hadoop 社区之前开发了几个离线脚本来解决磁盘不均衡的问题。然而,这些脚本都是在HDFS代码库之外,在执行这些脚本往不同磁盘之间移动数据的时候,需要要求 DataNode 处于关闭状态。结果,HDFS-1312 还引入了一个在线磁盘均衡器,旨在根据各种指标重新平衡正在运行 DataNode 上的磁盘数据。和现有的 HDFS 均衡器类似,HDFS 磁盘均衡器在 DataNode 中以线程的形式运行,并在相同存储类型的卷(volumes)之间移动数据。注意,本文介绍的HDFS 磁盘均衡器是在同一个 DataNode 中的不同磁盘之间移动数据,而之前的 HDFS 均衡器是在不同的 DataNode 之间移动数据。
Diskbalancer 的使用
我们通过一个例子逐步探讨如何使用 Diskbalancer。
首先,确保所有 DataNode 上的 dfs.disk.balancer.enabled
参数设置成 true
。本例子中,我们的 DataNode 已经挂载了一个磁盘(/mnt/disk1),现在我们往这个DataNode 上挂载新的磁盘(/mnt/disk2),我们使用 df命令来显示磁盘的使用率:
# df -h
….
/var/disk1 5.8G 3.6G 1.9G 66% /mnt/disk1
/var/disk2 5.8G 13M 5.5G 1% /mnt/disk2
从上面的输出可以看出,两个磁盘的使用率很不均衡,所以我们来将这两个磁盘的数据均衡一下。典型的磁盘平衡器任务涉及三个步骤(通过 HDFS 的 diskbalancer 命令):plan
, execute
和 query
。
第一步,HDFS 客户端从 NameNode 上读取指定 DataNode 的必要信息以生成执行计划:
# hdfs diskbalancer -plan lei-dn-3.example.org
16/08/19 18:04:01 INFO planner.GreedyPlanner: Starting plan for Node : lei-dn-3.example.org:20001
16/08/19 18:04:01 INFO planner.GreedyPlanner: Disk Volume set 03922eb1-63af-4a16-bafe-fde772aee2fa Type : DISK plan completed.
16/08/19 18:04:01 INFO planner.GreedyPlanner: Compute Plan for Node : lei-dn-3.example.org:20001 took 5 ms
16/08/19 18:04:01 INFO command.Command: Writing plan to : /system/diskbalancer/2016-Aug-19-18-04-01
从上面的输出可以看出,HDFS 磁盘平衡器通过使用 DataNode 报告给 NameNode 的磁盘使用信息,并结合计划程序来计算指定 DataNode 上数据移动计划的步骤,每个步骤指定要移动数据的源卷和目标卷,以及预计移动的数据量。
截止到撰写本文的时候,HDFS仅仅支持 GreedyPlanner,其不断地将数据从最常用的设备移动到最少使用的设备,直到所有数据均匀地分布在所有设备上。用户还可以在使用 plan 命令的时候指定空间利用阀值,也就是说,如果空间利用率的差异低于此阀值,planner 则认为此磁盘已经达到了平衡。当然,我们还可以通过使用 —bandwidth 参数来限制磁盘数据移动时的I/O。
磁盘平衡执行计划生成的文件内容格式是 Json 的,并且存储在 HDFS 之上。在默认情况下,这些文件是存储在 /system/diskbalancer 目录下面:
$ hdfs dfs -ls /system/diskbalancer/2016-Aug-19-18-04-01
Found 2 items
-rw-r--r-- 3 hdfs supergroup 1955 2016-08-19 18:04 /system/diskbalancer/2016-Aug-19-18-04-01/lei-dn-3.example.org.before.json
-rw-r--r-- 3 hdfs supergroup 908 2016-08-19 18:04 /system/diskbalancer/2016-Aug-19-18-04-01/lei-dn-3.example.org.plan.json
可以通过下面的命令在 DataNode 上执行这个生成的计划:
$ hdfs diskbalancer -execute /system/diskbalancer/2016-Aug-17-17-03-56/172.26.10.16.plan.json
16/08/17 17:22:08 INFO command.Command: Executing "execute plan" command
这个命令将 JSON 里面的计划提交给 DataNode,而 DataNode 会启动一个名为 BlockMover 的线程中执行这个计划。我们可以使用 query 命令来查询 DataNode 上diskbalancer 任务的状态:
# hdfs diskbalancer -query lei-dn-3:20001
16/08/19 21:08:04 INFO command.Command: Executing "query plan" command.
Plan File: /system/diskbalancer/2016-Aug-19-18-04-01/lei-dn-3.example.org.plan.json
Plan ID: ff735b410579b2bbe15352a14bf001396f22344f7ed5fe24481ac133ce6de65fe5d721e223b08a861245be033a82469d2ce943aac84d9a111b542e6c63b40e75
Result: PLAN_DONE
上面结果输出的 PLAN_DONE 表示 disk-balancing task 已经执行完成。为了验证磁盘平衡器的有效性,我们可以使用 df -h 命令来查看各个磁盘的空间使用率:
# df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
….
/var/disk1 5.8G 2.1G 3.5G 37% /mnt/disk1
/var/disk2 5.8G 1.6G 4.0G 29% /mnt/disk2
上面的结果证明,磁盘平衡器成功地将 /var/disk1 和 /var/disk2 空间使用率的差异降低到 10% 以下,说明任务完成!
如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。
绑定邮箱获取回复消息
由于您还没有绑定你的真实邮箱,如果其他用户或者作者回复了您的评论,将不能在第一时间通知您!
发布评论