HDFS免重启挂载新磁盘


Posted in Servers onApril 06, 2022

在生产环境中,集群节点磁盘大小不同,其使用率也会不同,HDFS虽有均衡策略,但也会有数据不平衡的情况,有些节点磁盘就会被打满,然后这个节点就不健康了(Unhealthy Nodes),Yarn的磁盘阈值检查(yarn.nodemanager.disk-health-checker.min-healthy-disks),默认是90%,超过这个值就会不健康,集群有个节点不健康,就会导致任务运行缓慢,之后任务再挤压,Yarn资源被集中占用,最终影响上层服务。

问题

  • 磁盘空间不足,待扩容,可动态增删磁盘

  • yarn资源不足,待优化,可动态调整

本篇内容只添加新磁盘,yarn资源优化我们在另一篇文章再专门详解。

官方说明

官方文档:DataNode Hot Swap Drive

DataNode Hot Swap Drive

Datanode supports hot swappable drives. The user can add or replace HDFS data volumes without shutting down the DataNode. The following briefly describes the typical hot swapping drive procedure:

  • If there are new storage directories, the user should format them and mount them appropriately.

  • The user updates the DataNode configuration dfs.datanode.data.dir to reflect the data volume directories that will be actively in use.

  • The user runs dfsadmin -reconfig datanode HOST:PORT start to start the reconfiguration process. The user can use dfsadmin -reconfig datanode HOST:PORT status to query the running status of the reconfiguration task.

  • Once the reconfiguration task has completed, the user can safely umount the removed data volume directories and physically remove the disks.

经过谷歌翻译如下:

DataNode 热插拔驱动器

Datanode 支持热插拔驱动器。用户可以在不关闭 DataNode 的情况下添加或替换 HDFS 数据卷。下面简要介绍典型的热插拔驱动器过程:

  • 如果有新的存储目录,用户应该格式化它们并适当地挂载它们。

  • 用户更新 DataNode 配置dfs.datanode.data.dir 以反映将被积极使用的数据卷目录。

  • 用户运行dfsadmin -reconfig datanode HOST:PORT start来启动重新配置过程。用户可以使用 dfsadmin -reconfig datanode HOST:PORT status 查询重配置任务的运行状态。

  • 重新配置任务完成后,用户可以安全地卸载已移除的数据卷目录并物理移除磁盘。

我们先说添加新的磁盘,大意就是不需要重启任何节点,在需要添加磁盘的节点上,添加好磁盘,这个需要运维操作,就是挂载一个新目录,文档中是说要配置DataNode的目录,这里我们建议加上NameNode的目录dfs.namenode.name.dir,然后再执行一个使配置生效的命令,最后查看配置状态。

具体操作

这里假设已有集群,需要加磁盘的节点为node2。运维也已经帮我们挂载好磁盘,新磁盘目录为/data2

第一步:新增目录

在node2上添加新目录,数据目录和元数据目录

mkdir -p /data2/soft/hadoop/tmp/dfs/data

mkdir -p /data2/soft/hadoop/tmp/dfs/name

第二步:修改配置

修改节点node2的配置文件hdfs-site.xml,主要两个属性

修改前

<!--指定hdfs中namenode的存储位置-->
<property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/data/soft/hadoop/tmp/dfs/name</value>
</property>
<!--指定hdfs中datanode的存储位置-->
<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/data/soft/hadoop/tmp/dfs/data</value>
</property>

修改后

<!--指定hdfs中namenode的存储位置-->
<property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/data/soft/hadoop/tmp/dfs/name,/data2/soft/hadoop/tmp/dfs/name</value>
</property>
<!--指定hdfs中datanode的存储位置-->
<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/data/soft/hadoop/tmp/dfs/data,/data2/soft/hadoop/tmp/dfs/data</value>
</property>

第三步:使配置生效

重新配置DataNode的配置,使配置生效。

hdfs dfsadmin -reconfig datanode node2:50020 start

hdfs dfsadmin -reconfig datanode node2:50020 status

第四步:平衡数据

HDFS数据本身并不总是均匀的放置在DataNode中,在添加新磁盘后,我们需要重新平衡下数据,HDFS为我们提供了一个工具,可以分析数据块放的位置和跨 DataNode 重新平衡数据:balancer

官方文档:hdfs balancer

hdfs balancer
    [-threshold <threshold>]:磁盘容量百分百,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,越小越平衡,默认10,越大平衡越快。
    [-policy <policy>]:datanode(默认):如果每个数据节点都是平衡的,则集群是平衡的。blockpool:如果每个数据节点中的每个块池都是平衡的,则集群是平衡的。
    [-exclude [-f <hosts-file> | <comma-separated list of hosts>]]:将指定的数据节点排除在平衡器的平衡之外。
    [-include [-f <hosts-file> | <comma-separated list of hosts>]]:仅包括要由平衡器平衡的指定数据节点。
    [-idleiterations <idleiterations>]:rebalanecing server启动的线程数,默认5。

平衡前操作

在平衡时受带宽影响,每个数据节点每秒使用的最大字节数是有限的,所以我们先临时设置这个值,此值会覆盖hdfs-site.xml中dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec的值,默认是1M,本操作命令不会持久,命令如下:

hdfs dfsadmin -setBalancerBandwidth 104857600

其他值:1024*1024=1M(1048576),52428800=50M,104857600=100M

开始平衡

本次执行平衡命令,磁盘平衡目标数为20 nohup hdfs balancer -threshold 20 > balancer.log &

其他平衡命令

平衡所有节点 nohup hdfs balancer > balancer.log &

平衡指定节点,磁盘平衡目标数为10 nohup hdfs balancer -include node7,node9,node10,node11 -threshold 10 > balancer.log &

平衡指定节点,磁盘平衡目标数,启动线程数为10 nohup hdfs balancer -include node7,node9,node10,node11 -threshold 10 -idleiterations 10 > balancer.log &

注(可选):一般在平衡时,可以先停止存储比较高的节点上的NodeManager,这样在该节点上就不会受本地NodeManager落数据到本地,使得本地存储迅速增加的影响。

yarn-daemon.sh stop nodemanager yarn-daemon.sh start nodemanager

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