Hadoop HDFS Balancer-Bill zhang-51CTO博客

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　　Hadoop HDFS Balancer
　　Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新的数据节点。当HDFS出现不平衡状况的时候，将引发很多问题，比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势，机器之间无法达到更好的网络带宽使用率，机器磁盘无法利用等等。可见，保证HDFS中的数据平衡是非常重要的。
　　在Hadoop中，包含一个Balancer程序，通过运行这个程序，可以使得HDFS集群达到一个平衡的状态，使用这个程序的命令如下：
　　sh $HADOOP_HOME/bin/start-balancer.sh –t 10%
　　sh $HADOOP_HOME/bin/stop-balancer.sh
　　这个命令中-t参数后面跟的是HDFS达到平衡状态的磁盘使用率偏差值。如果机器与机器之间磁盘使用率偏差小于10%，那么我们就认为HDFS集群已经达到了平衡的状态。
　　影响hadoop balance工具的几个参数：
　　-threshold 默认设置：10，参数取值范围：0-100，参数含义：判断集群是否平衡的目标参数，每一个 datanode 存储使用率和集群总存储使用率的差值都应该小于这个阀值 ，理论上，该参数设置的越小，整个集群就越平衡，但是在线上环境中，hadoop集群在进行balance时，还在并发的进行数据的写入和删除，所以有可能无法到达设定的平衡参数值。
　　dfs.balance.bandwidthPerSec  默认设置：1048576（1 M/S），参数含义：设置balance工具在运行中所能占用的带宽，设置的过大可能会造成mapred运行缓慢
　　hadoop balance工具其他特点：
　　balance工具在运行过程中，迭代的将文件块从高使用率的datanode移动到低使用率的datanode上，每一个迭代过程中移动的数据量不超过下面两个值的较小者：10G或者指定阀值*容量，且每次迭代不超过20分钟。每次迭代结束后，balance工具将更新该datanode的文件块分布情况。以下为官方文档英文描述：
　　The  tool moves  blocks from  highly utilized datanodes  to  poorly utilized datanodes iteratively. In each iteration a datanode moves or receives no more than the lesser of 10G bytes or the threshold fraction of its capacity. Each iteration runs no more than 20 minutes. At the end of each iteration, the balancer obtains updated datanodes information from the namenode.
　　Hadoop的开发人员在开发Balancer程序的时候，遵循了以下几点原则：
　　1.在执行数据重分布的过程中，必须保证数据不能出现丢失，不能改变数据的备份数，不能改变每一个rack中所具备的block数量。
　　2.系统管理员可以通过一条命令启动数据重分布程序或者停止数据重分布程序。
　　3.Block在移动的过程中，不能暂用过多的资源，如网络带宽。
　　4.数据重分布程序在执行的过程中，不能影响name node的正常工作。
　　基于这些基本点，目前Hadoop数据重分布程序实现的逻辑流程如下图所示：

　　Rebalance程序作为一个独立的进程与name node进行分开执行。
　　1 Rebalance Server从Name Node中获取所有的Data Node情况：每一个Data Node磁盘使用情况。
　　2 Rebalance Server计算哪些机器需要将数据移动，哪些机器可以接受移动的数据。并且从Name Node中获取需要移动的数据分布情况。
　　3 Rebalance Server计算出来可以将哪一台机器的block移动到另一台机器中去。
　　4,5,6 需要移动block的机器将数据移动的目的机器上去，同时删除自己机器上的block数据。
　　7  Rebalance Server获取到本次数据移动的执行结果，并继续执行这个过程，一直没有数据可以移动或者HDFS集群以及达到了平衡的标准为止。
　　Hadoop现有的这种Balancer程序工作的方式在绝大多数情况中都是非常适合的。