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Hadoop 分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称 HDFS,被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多的共同点。HDFS 是一个高容错性的文件系统,提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。
第一副本:放置在上传文件的DataNode上;如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太慢、CPU不太忙的节点上;
第二副本:放置在于第一个副本不同的机架的节点上;
第三副本:与第二个副本相同机架的不同节点上;
如果还有更多的副本:随机放在节点中;
需要注意的是:
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,例如:当集群内新增、删除节点,或者某个节点机器内硬盘存储达到饱和值。当数据不平衡时,Map任务可能会分配到没有存储数据的机器,这将导致网络带宽的消耗,也无法很好的进行本地计算。
当HDFS负载不均衡时,需要对HDFS进行数据的负载均衡调整,即对各节点机器上数据的存储分布进行调整。从而,让数据均匀的分布在各个DataNode上,均衡IO性能,防止热点的发生。进行数据的负载均衡调整,必须要满足如下原则:
数据均衡过程的核心是一个数据均衡算法,该数据均衡算法将不断迭代数据均衡逻辑,直至集群内数据均衡为止。该数据均衡算法每次迭代的逻辑如下:
步骤分析如下:
DataNode分组
在第2步中,HDFS会把当前的DataNode节点,根据阈值的设定情况划分到Over、Above、Below、Under四个组中。在移动数据块的时候,Over组、Above组中的块向Below组、Under组移动。四个组定义如下:
DataNode_usedSpace_percent > Cluster_usedSpace_percent + threshold
Cluster_usedSpace_percent + threshold > DataNode_ usedSpace _percent > Cluster_usedSpace_percent
Cluster_usedSpace_percent > DataNode_ usedSpace_percent > Cluster_ usedSpace_percent – threshold
Cluster_usedSpace_percent – threshold > DataNode_usedSpace_percent
在Hadoop中,包含一个start-balancer.sh脚本,通过运行这个工具,启动HDFS数据均衡服务。该工具可以做到热插拔,即无须重启计算机和 Hadoop 服务。\(Hadoop_Home/bin 目录下的 start-balancer.sh 脚本就是该任务的启动脚本。 启动命令为:`\)Hadoop_home/bin/start-balancer.sh –threshold `
影响Balancer的几个参数:
示例如下:
#启动数据均衡,默认阈值为 10%
$Hadoop_home/bin/start-balancer.sh
#启动数据均衡,阈值 5%
bin/start-balancer.sh –threshold 5
#停止数据均衡
$Hadoop_home/bin/stop-balancer.sh
在hdfs-site.xml文件中可以设置数据均衡占用的网络带宽限制
<property>
<name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>1048576</value>
<description> Specifies the maximum bandwidth that each datanode can utilize for the balancing purpose in term of the number of bytes per second. </description>
</property>