Tony_仔
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HDFS执行负载均衡时的threads quota is exceeded;浅谈HDFS的balancer

【告警现象】本人在使用hadoop2.7.3 执行hdfs balancer的时候，出现了以下告警：

java.io.IOException: Got error, status message Not able to copy block 1073778252 to /172.13.6.52:30810 because threads quota is exceeded

 

【告警原因】

1，在小于hadoop2.6的版本，有一个bug，就是：过早退出balancer的迭代过程。所以从hadoop2.6.0开始就修复了该问题。

2，Data nodes会限制负载均衡器的线程数目，以防止耗光hdfs集群的所有资源，这就是产生这个告警的原因（此线程数默认值为5）。在hadoop 2.5及之前的版本，这个线程数目可通过修改dfs.datanode.balance.max.concurrent.moves来配置。

 

【解决办法】

1，hadoop2.5版本以及之前的版本

# 调大dfs.datanode.balance.max.concurrent.moves的值，例如改成60

# 修改dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec的值，例如改成52428800，即50M，如果带宽允许,可调高到100Mb

# 修改dfs.datanode.max.transfer.threads的值，例如4096 (如果运行hbase的话建议改成16384)

# 到HDFS的web UI实时查看DataNode的负载状况，可以查看overview页面的Summary里的Data Nodes usages% (Min/Median/Max/stdDev)然后通过调整Balancer上的上述配置值来控制整体速度即可。

 

2，hadoop2.6版本及之后的版本，这里附上我的定时脚本，等到集群不忙的时候再执行（注：需要反复执行多次此脚本，以便尽可能地均衡负载、缩小各个data node之间的存储空间使用率差异）

【github代码地址】https://github.com/tonykidkid/MapReduceBackupCodes/tree/master/operateHDFS


-threshold10

此参数表示允许单个节点的存储使用率与集群中各节点平均存储使用率之间有10%的偏差。

“节点的存储使用率”意思是每个数据节点的存储使用率，它表示一个数据节点上已用空间占可用空间的百分比，所谓可用空间指的是分配给HDFS可使用的空间，并非是节点所在机器的全部硬盘空间。比如一个数据节点总共有存储空间2T，分配给HDFS的空间为1T，已经用了600G，那么“节点的存储使用率”就是600/1024=58.6%

理论上，threshold参数设置的值越小，整个集群就越平衡。但是在线上环境中，hadoop集群在进行balance时很可能有同时进行的数据写入和删除，

所以有可能无法到达设定的平衡参数值。

-Ddfs.datanode.balance.bandwidthPerSec

这个参数是设置balancer进程可用的网络带宽。如果不设置这个参数值那么这个balancer会很慢，因为默认不允许balancer占用很大的网络带宽。

 

【查看运行日志】

# 日志显示，Bytes Already Moved是累计计算的

# 此次rebalancer运行在name node, 耗时14分钟

[hadoop2@nn1 tmp]$ less balancer-10pct-out.log

Time Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved
Oct 10, 2017 7:37:24 PM           0             85.39 MB           344.95 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:37:55 PM           1            213.39 MB           344.87 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:38:04 PM           2            213.39 MB           344.74 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:38:50 PM           3            425.78 MB           344.74 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:39:21 PM           4            553.78 MB           344.54 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:39:30 PM           5            553.78 MB           344.41 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:39:39 PM           6            553.78 MB           344.41 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:39:48 PM           7            553.78 MB           344.41 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:39:58 PM           8            553.78 MB           344.41 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:40:50 PM           9            809.78 MB           344.41 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:40:59 PM          10            809.78 MB           344.16 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:41:52 PM          11              1.04 GB           344.16 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:42:01 PM          12              1.04 GB           343.91 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:42:11 PM          13              1.04 GB           343.91 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:42:37 PM          14              1.14 GB           343.91 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:42:46 PM          15              1.14 GB           343.81 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:42:55 PM          16              1.14 GB           343.81 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:43:05 PM          17              1.14 GB           343.81 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:43:36 PM          18              1.26 GB           343.81 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:43:45 PM          19              1.26 GB           343.68 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:43:54 PM          20              1.26 GB           343.68 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:44:04 PM          21              1.26 GB           343.68 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:44:13 PM          22              1.26 GB           343.68 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:45:05 PM          23              1.64 GB           343.68 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:45:36 PM          24              1.76 GB           343.40 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:45:46 PM          25              1.76 GB           343.40 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:46:17 PM          26              1.89 GB           343.40 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:46:26 PM          27              1.89 GB           343.27 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:46:35 PM          28              1.89 GB           343.27 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:46:44 PM          29              1.89 GB           343.27 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:47:37 PM          30              2.14 GB           343.27 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:48:08 PM          31              2.26 GB           343.02 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:48:17 PM          32              2.26 GB           342.90 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:48:47 PM          33              2.39 GB           342.90 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:48:57 PM          34              2.39 GB           342.77 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:49:06 PM          35              2.39 GB           342.77 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:49:15 PM          36              2.39 GB           342.77 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:49:24 PM          37              2.39 GB           342.77 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:49:58 PM          38              2.52 GB           342.77 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:50:07 PM          39              2.52 GB           342.63 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:50:16 PM          40              2.52 GB           342.63 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:50:25 PM          41              2.52 GB           342.95 GB              40 GB
Oct 10, 2017 7:50:35 PM          42              2.52 GB           342.95 GB              40 GB
No block has been moved for 5 iterations. Exiting...
Oct 10, 2017 7:50:44 PM          43              2.52 GB           343.30 GB              40 GB

Oct 10, 2017 7:50:44 PM  Balancing took 13.721266666666667 minutes


# 下面这个rebalancer运行在data node, 耗时只需5分钟，这是因为需要迁移的数据块比刚才少了

Time Stamp               Iteration#  Bytes Already Moved  Bytes Left To Move  Bytes Being Moved

Oct 10, 2017 10:20:43 PM          0            270.75 MB           345.71 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:20:53 PM          1            270.75 MB           345.60 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:21:02 PM          2            270.75 MB           345.60 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:21:11 PM          3            270.75 MB           345.63 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:21:22 PM          4            284.25 MB           345.63 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:21:31 PM          5            284.25 MB           345.70 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:21:40 PM          6            284.25 MB           345.70 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:21:50 PM          7            284.25 MB           345.70 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:21:59 PM          8            284.25 MB           345.70 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:22:34 PM          9            439.11 MB           345.70 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:22:43 PM         10            439.11 MB           345.54 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:22:53 PM         11            439.11 MB           345.54 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:23:02 PM         12            439.11 MB           345.54 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:23:11 PM         13            439.11 MB           345.54 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:23:59 PM         14            665.73 MB           345.54 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:24:08 PM         15            665.73 MB           345.40 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:24:17 PM         16            665.73 MB           345.40 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:24:26 PM         17            665.73 MB           345.40 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:24:36 PM         18            665.73 MB           345.40 GB              40 GB
No block has been moved for 5 iterations. Exiting...
Oct 10, 2017 10:24:45 PM         19            665.73 MB           345.40 GB              40 GB
Oct 10, 2017 10:24:45 PM Balancing took 4.950083333333334 minutes

【建议】

1，执行balancer的建议：尽量不要在Name Node上执行balancer，而是找一台比较空闲的机器去运行（可以从上面的日志中看到运行耗时的对比了）。

2，上传数据到hdfs集群的建议：若从某个dataNode上传数据到集群，会导致上传的数据优先写满该dataNode的磁盘，不利于运行分布式作业；但是从非dataNode上传,比如从nameNode上传数据，也不好，因为会增加namenode负担，同时造成namenode上面的文件杂乱。所以建议搞一个客户端节点，把hadoop的安装目录复制一份到此节点，不在此节点启动任何有关Hadoop的进程，只作为上传数据到hdfs集群的用途。


【相关延伸】

 Hadoop Balancer的执行步骤(HDFS数据负载均衡原理)，如图示

HDFS执行负载均衡时的threads quota is exceeded;浅谈HDFS的balancer_第1张图片

 0、为避免给Name Node带来过大负担，整个re-balance过程由Rebalancing Server而不是name node来控制，

也就是说Rebalance程序作为一个独立的进程与name node分开执行

1、Rebalance Server从Name Node获取每个Data Node上的磁盘使用情况

2、Rebalance Server计算哪些节点需要将数据移动，哪些节点可接收移动的数据，Rebalance Server从Name Node中获取需要移动的数据分布情况

3、Rebalance Server计算出可将哪个节点的文件块移动到另一个节点中去，再执行移动，完成后删除旧的文件块信息

4~6、需要移动文件块的节点把数据移动到目的节点，再删除本节点上的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，直到没有数据可以移动或者HDFS集群达到平衡的标准(threshold的值)

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    科普一个谈恋爱的方法。在以前，谈恋爱千难万难，就难在对对方不知底细，不知道对方希望自己是一个怎样的人，要耗费大量的时间去试探、再磨合，往往会因为一些小事一些细节，满盘皆输。在一个信息化的时代，在一个大数据近乎变成了流行语的时代，我们要跟上时代的步伐，通过大数据，去寻找异性最希望自己展现出来的形象是什么，才可以在爱情的道路上少走弯路。那这个大数据怎么操作呢？上街发问卷？问别人的择偶标准？一来会被打死
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    近期，南都·湾财社推出《新质·中国造》栏目，深入千行百业，遍访湾区企业，解锁湾区新质生产力，共探高质量发展之道。本期对话深圳计算科学研究院YashanDB首席技术官陈志标，探讨国产数据库如何实现创新突围，抢抓数字经济时代的新机遇。以下是专访内容：如何应对AI时代所面临的算力挑战？南都·湾财社：数据、算力和算法是发展人工智能的三要素，深算院做了怎样的前瞻性布局？陈志标：今年，政府工作报告中首次提及开
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    又到一年一度大数据汇总的时候了，听歌已经成为很多人生活里的一种乐趣。春夏秋冬，我们都有自己喜欢的歌，歌词歌曲唱出沃尔玛你的心声。还记得大学时候最喜欢听的《春天里》，我有一天单曲回放了30遍，总觉得听着仿佛看到自己声音。还有的歌，初听不知曲中意，再听已经是曲终人，听着歌流泪，听着歌入睡……还记得那些年少的故事吗，总觉得自己才是故事外的人，却不是自己已经入歌。一段时间会喜欢一个人的音乐，一段时间会沉静
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    通过学习《Linux启动管理》一章可以知道，在系统启动过程中，内核还会进行一次系统检测（第一次是BIOS进行加测），但是检测的过程不是没有显示在屏幕上，就是会快速的在屏幕上一闪而过那么，如果开机时来不及查看相关信息，我们是否可以在开机后查看呢？答案是肯定的，使用dmesg命令就可以。无论是系统启动过程中，还是系统运行过程中，只要是内核产生的信息，都会被存储在系统缓冲区中，已经为大家精心准备了大数据
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    亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja
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    一、引言随着物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等技术的飞速发展，计算需求日益复杂和多样化。传统的云计算模式虽在一定程度上满足了这些需求，但在处理海量数据、保障实时性与安全性、提升计算效率等方面仍面临诸多挑战。在此背景下，边缘计算作为一种新兴的计算模式应运而生，通过将计算能力推向数据生成或用户所在的网络边缘，显著降低了数据传输的延迟，提升了处理效率，并增强了数据安全性。针对高等职业院校的人工
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    如大家所知，火车上车厢的卫生间很小，每次只能容纳一个人，一个车厢只有一个卫生间，这个卫生间会被多个人同时使用，在实际使用时，当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上，等出来时打开门，下一个人进去把门锁上，如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析：首先问题中有两个实体，一个是人，一个是厕所，所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的，厕所只有一个（暂且模拟的是一个车厢）。
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    http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html   I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
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    Shell 函数 linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。 shell中函数的定义格式如下： [function] funname [()]{ action; [return int;] } 说明： 1、可以带function fun() 定义，也可以直接fun() 定义,不带任何参数。 2、参数返回
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    1.whoami      当一个用户登录Linux系统之后，也许他想知道自己是发哪个用户登录的。      此时可以使用whoami命令。      [ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami       e
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    在java中ServerSocket用于服务器端，用来监听端口。通过服务器监听，客户端发送请求，双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后，两边都会产生一个Socket实例，我们可以通过操作Socket来建立通信。    首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包    ServerSock
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    You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids  ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
  • MySQL5.6的my.ini配置 aigo mysql
    注意：以下配置的服务器硬件是：8核16G内存    [client]   port=3306   [mysql]   default-character-set=utf8     [mysqld]   port=3306   basedir=D:/mysql-5.6.21-win
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    mysql 全文模糊查找 便捷解决方案 2013/6/14 by 半仙 [email protected] 目的: 项目需求实现模糊查找. 原则: 查询不能超过 1秒. 问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求. 解决方案: 使用mysql全文索引. 1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
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         链表与动态数组的实现方式差不多,    数组适合快速删除某个元素    链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的       单项链表;数据从第一个指向最后一个   实现代码:        //定义动态链表 clas
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  • activemq安全设置—设置admin的用户名和密码 bijian1013 javaactivemq
            ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件，找到 <bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint"> <p
  • 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类 bit1129 java
    本文详细介绍Java的范型，写一篇关于范型的博客原因有两个，前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定)，竟然想了半天，最后还是从网上找了个范型方法的写法；再者，前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理，看它的源代码就比较迷糊，只其然不知其所以然。所以，还是花点时间系统的整理总结下范型吧。   范型内容 范型集合类 范型类
  • 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据 bit1129 hbase
    在HBase中，每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据，也就是说，当一个表中有多个列簇时，针对每个列簇插入数据，最后产生的数据是多个HFile，每个对应一个列族，通过如下操作验证   1. 建立一个有两个列族的表   create 'members','colfam1','colfam2'   2. 在members表中的colfam1中插入50*5
  • Nginx 官方一个配置实例 ronin47 nginx 配置实例
    user www www; worker_processes 5; error_log logs/error.log; pid logs/nginx.pid; worker_rlimit_nofile 8192; events { worker_connections 4096;} http { include conf/mim
  • java-15.输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像， 即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环 bylijinnan java
    //use recursion public static void mirrorHelp1(Node node){ if(node==null)return; swapChild(node); mirrorHelp1(node.getLeft()); mirrorHelp1(node.getRight()); } //use no recursion bu
  • 返回null还是empty bylijinnan javaapachespring编程
    第一个问题，函数是应当返回null还是长度为0的数组（或集合）？ 第二个问题，函数输入参数不当时，是异常还是返回null？ 先看第一个问题 有两个约定我觉得应当遵守： 1.返回零长度的数组或集合而不是null（详见《Effective Java》） 理由就是，如果返回empty，就可以少了很多not-null判断： List<Person> list
  • [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期 comsci 工作流
          在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。         在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
  • 过度设计-举例 cuityang 过度设计
    过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。 未来的事情，比如 访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式  都是无法预料的 再举一个例子，对闰年的判断逻辑： 　　1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle; 　　2、if (   ($Year%4==0  &am
  • java进阶，《Java性能优化权威指南》试读 darkblue086 java性能优化
    记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试，才发现调试器如此强大，应用程序开发调试其实真的简单了很多，不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用，更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼，时隔多年，Java已经如日中天，成为许多大型企业应用的首选，而今天，这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉，从不经意的开发过程让我刮目相看，原来性能调优不是简单地看看热点在哪里，
  • 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议 dcj3sjt126com 学习笔记
      协议：在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 　　计算机网络的体系结构：计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 　　两类服务： 　　面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态，并在通信过程中维持这种状态的变化，同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 　　面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态，不为服务对象
  • mac中用命令行运行mysql dcj3sjt126com mysqllinuxmac
    参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html  感觉workbench不好用（有点先入为主了）。 1，安装mysql 在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
  • MongDB查询（1）——基本查询[五] eksliang mongodbmongodb 查询mongodb find
    MongDB查询 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介 MongoDB中使用find来进行查询。 API:如下 function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}  参数含义： query:查询参数 fie
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    String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK")))); String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK"); // 注意编码格式，注意用于加密，解密的要是同
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      什么是JSP？为什么使用JSP？ JSP表示Java Server Page，即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。   JSP起源    在很多动态网页中，绝大部分内容都是固定不变的，只有局部内容需要动态产生和改变。  如果使用Servl
  • apple watch 指南 啸笑天 apple
    1. 文档 WatchKit Programming Guide（中译在线版 By @CocoaChina） 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
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    1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费，开源，跨平台(平台独立性)，简单易用，功能完善，面向对象，健壮性，多线程，结构中立，企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包，类，接口，对象，属性，方法，构造器，继承，封装，多态，抽象，范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
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    var v = 'C9CFBAA3CAD0'; console.log(v); var arr = v.split(''); for (var i = 0; i < arr.length; i ++) { if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i]; } console.log(arr.join('')); console.log(v.r
  • [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics) superlxw1234 hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
    关键字：Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics   类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。   表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等；   14.1 新表的统计信息 对于一个新创建
  • Spring Boot 1.2.5 发布 wiselyman spring boot
        Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布，现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。   这个版本是一个维护的发布版，主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。   官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。   项目首页 | 源
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