Hadoop集群在Linux上的负载均衡实践
总体思路
在Linux上的Hadoop负载均衡需要同时覆盖HDFS数据分布与YARN计算资源调度两个层面：前者通过HDFS Balancer与合理的副本放置策略让数据在各DataNode间均衡，后者通过Capacity/Fair Scheduler与队列配额让作业在NodeManager间均衡；同时结合数据本地化、监控与调优以及必要的HA与故障转移来提升稳定性与吞吐。
HDFS层面的均衡
- 数据块均衡工具 Balancer
- 作用：在DataNode之间迁移块副本，使各节点存储使用率趋近一致。
- 基本用法：确保集群不在安全模式，执行命令：hdfs balancer -threshold N（例如10%）；阈值越小，均衡越彻底但耗时更长。
- 带宽控制：通过参数限制迁移带宽，减少对业务影响，例如：dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec 或 dfs.balancer.bandwidthPerSec，单位为字节/秒（如设置为10MB/s）。
- 放置与副本策略
- 合理设置副本数：dfs.replication（常用3），在可靠性与均衡间取平衡。
- 提升NameNode处理能力：适度增大 dfs.namenode.handler.count，缓解元数据请求瓶颈。
- 运行注意
- 均衡会触发大量块移动，建议在业务低峰执行，并持续观察NameNode负载与网络使用，避免影响线上服务。
YARN层面的均衡
- 资源调度器与队列
- 选择并配置调度器：Capacity Scheduler 或 Fair Scheduler；在相应配置文件（capacity-scheduler.xml 或 fair-scheduler.xml）中定义队列、权重/容量、最小/最大资源等，实现多租户与资源隔离下的均衡。
- 提交作业指定队列：通过 mapreduce.job.queuename 或命令行 -D 指定目标队列，使作业按队列策略获得资源并分散到各NodeManager。
- 节点资源配置
- 在 yarn-site.xml 中声明节点可提供的资源：yarn.nodemanager.resource.memory-mb、yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores，确保调度器能精准统筹全局资源。
- 数据本地化
- 调度器会优先将任务分配到存有相关数据的节点，减少网络开销；结合合理的块大小与数据布局，提升本地化命中率，从而间接均衡计算负载。
高可用与故障转移
- NameNode HA
- 通过 dfs.nameservices、dfs.ha.namenodes.[nameservice]、dfs.namenode.rpc-address.[nameservice].[nn] 与 dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice] 等配置实现主备切换，避免单点故障导致资源调度中断。
- 运维与监控
- 借助 Ambari 或 Cloudera Manager 进行可视化配置、滚动升级与健康检查；结合 Ganglia/Prometheus/Grafana 监控存储使用率、网络带宽、队列积压、容器分配等关键指标，依据监控反馈调整队列与节点资源。
快速配置与执行清单
- 关键配置示例
- HDFS：设置 dfs.replication=3；按需调整 dfs.namenode.handler.count；在均衡前设置 dfs.balancer.bandwidthPerSec=10485760（10MB/s）。
- YARN：配置 yarn.resourcemanager.hostname；设置 yarn.nodemanager.resource.memory-mb 与 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores；在调度器配置文件中定义队列与权重/容量；提交作业时指定队列。
- 常用命令
- 检查安全模式：hdfs dfsadmin -safemode get
- 退出安全模式：hdfs dfsadmin -safemode leave
- 启动均衡器：hdfs balancer -threshold 10
- 操作建议
- 选择业务低峰窗口执行均衡；均衡期间持续观察NameNode与网络；完成后复核各DataNode使用率与队列运行状态，必要时微调队列配额与节点资源。