Hadoop在Ubuntu上如何实现负载均衡

在 Ubuntu 上实现 Hadoop 负载均衡

总体思路

• 在 Hadoop 体系里，负载均衡通常分为两层：
  1. HDFS 数据层：通过 HDFS Balancer 将数据块在各 DataNode 之间迁移，使各节点存储使用率趋近一致；
  2. 计算资源层：通过 YARN 调度器（Capacity/Fair） 与合理的资源配置，将 Map/Reduce 任务更均匀地分配到各 NodeManager。HDFS 的设计目标是高吞吐而非实时均衡，因此数据均衡需要显式触发或按策略运行；YARN 则负责作业级资源调度与队列隔离。

HDFS 数据层均衡

• 前置检查
  • 确保集群不在安全模式：hdfs dfsadmin -safemode get；若在安全模式，先退出：hdfs dfsadmin -safemode leave。
  • 以具有 HDFS 管理员权限的用户执行（如 hdfs 用户）。
• 设置平衡带宽（避免影响业务）
  • 动态设置平衡带宽（示例为 20 MB/s）：hdfs dfsadmin -setBalancerBandwidth 20971520。
  • 或在配置文件中设置（单位：字节/秒）：
    • dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec 与 dfs.balancer.bandwidthPerSec，例如设为 10485760（10 MB/s）。
• 运行 Balancer
  • 使用默认阈值（偏差 10%）：hdfs balancer。
  • 指定阈值（示例 5%）：hdfs balancer -threshold 5。
  • 观察日志与 Web UI（NameNode 50070 端口）的 Under/Over Utilized 节点变化，直至收敛。
• 注意事项
  • 平衡过程会移动大量块，建议在业务低峰执行；阈值越小越均衡，但耗时更长。
  • 扩容新节点或长期写入不均后执行一次均衡，可显著改善数据倾斜。

YARN 计算层均衡

• 资源配置（示例值可按需调整）
  • 在 yarn-site.xml 中设置节点可分配资源：
    • yarn.nodemanager.resource.memory-mb：如 4096 MB；
    • yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores：如 4。
• 队列与调度
  • 使用 Capacity Scheduler 或 Fair Scheduler 做队列隔离与权重分配，避免单一队列/用户占满集群：
    • Capacity 示例：yarn.scheduler.capacity.root.queues=queue1,queue2；yarn.scheduler.capacity.root.queue1.capacity=50。
    • Fair 示例：yarn.resourcemanager.scheduler.class=org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler；yarn.scheduler.fair.allocation.file=/etc/hadoop/conf/fair-scheduler.xml。
• 数据本地性与调度
  • YARN 会尽量将任务调度到存有相关数据的节点（数据本地化），减少网络开销；合理设置副本数（如 dfs.replication=3）与块大小，有助于更均匀的作业分布与回放。

监控与运维建议

• 监控与告警
  • 通过 NameNode Web UI（50070） 查看 DataNode 使用率与 Balancer 进度；
  • 结合 Ganglia、Ambari、Cloudera Manager 等监控工具观察集群负载、队列积压与网络带宽。
• 何时再次均衡
  • 新节点加入、长期写入导致倾斜、磁盘/节点故障替换后，按需再次执行 Balancer。
• 风险提示
  • 平衡会占用网络与磁盘 I/O，务必在低峰时段进行，并合理设置带宽上限。

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