Ubuntu如何实现Hadoop负载均衡

Ubuntu上实现Hadoop负载均衡的实用方案

一、总体思路

• 在 HDFS 层使用自带的 Balancer 工具均衡各 DataNode 的磁盘使用率，避免热点与容量倾斜。
• 在 YARN 层通过 Capacity Scheduler 或 Fair Scheduler 配置队列与权重，实现作业间的资源公平或按容量分配，从而均衡计算负载。
• 在 NameNode HA 场景启用自动故障转移，保障控制面高可用，减少因单点故障导致的负载异常。
• 在 客户端接入层 结合 HAProxy 或客户端重试/故障转移，实现访问面的负载分发与高可用。

二、HDFS数据均衡

• 设置均衡带宽（避免影响业务）：
  • 建议值：生产环境可从 10MB/s 起步，按带宽与业务容忍度调优。
  • 命令示例：sudo -u hdfs hdfs dfsadmin -setBalancerBandwidth 10485760（10MB/s）
• 执行均衡（以阈值 10% 为例）：
  • 命令示例：sudo -u hdfs hdfs balancer -threshold 10
  • 含义：当各 DataNode 磁盘使用率与集群平均值偏差不超过 10% 时认为均衡完成；阈值越小越均衡，但耗时更长。
• 常用调优参数（在 hdfs-site.xml 中按需设置）：
  • dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec：单 DataNode 均衡带宽上限（如 10485760 表示 10MB/s）
  • dfs.datanode.balance.max-concurrent-moves：并发移动数
  • dfs.datanode.balance.threadpool.size：均衡线程池大小
• 运行建议：
  • 在业务低峰期执行；均衡是迭代过程，可能需要多次运行才能收敛。
  • 观察 NameNode Web UI 与 DataNode 日志 的 Balancer 阶段进度与瓶颈。

三、YARN计算资源均衡

• 选择调度器并配置队列与权重：
  • Capacity Scheduler（容量调度）：
    • 在 capacity-scheduler.xml 中定义队列与容量，例如：
      • yarn.scheduler.capacity.root.queues=queue1,queue2
      • yarn.scheduler.capacity.root.queue1.capacity=50
      • yarn.scheduler.capacity.root.queue2.capacity=50
  • Fair Scheduler（公平调度）：
    • 指定调度器类：yarn.resourcemanager.scheduler.class=org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler
    • 指定分配文件：yarn.scheduler.fair.allocation.file=/etc/hadoop/conf/fair-scheduler.xml
• 节点资源配置（yarn-site.xml）：
  • yarn.resourcemanager.hostname：指定 ResourceManager 主机
  • yarn.nodemanager.resource.memory-mb：单节点可分配内存（如 8192 MB）
  • yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores：单节点可分配 vcore 数（如 4）
• 作用：通过队列配额与权重，使关键/批量作业获得稳定资源份额，避免单一队列或应用长期抢占，达到计算层面的负载均衡与公平性。

四、高可用与故障转移

• 启用 NameNode HA（示例关键项，按实际集群命名与地址调整）：
  • dfs.nameservices=myCluster
  • dfs.ha.namenodes.myCluster=nn1,nn2
  • dfs.namenode.rpc-address.myCluster.nn1=nn1-host:8020
  • dfs.namenode.rpc-address.myCluster.nn2=nn2-host:8020
  • dfs.client.failover.proxy.provider.myCluster=org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
• 建议同时配置 ZooKeeper 与 JournalNode，并启用自动故障转移，确保 Active/Standby 切换对业务透明，减少控制面单点导致的负载与中断风险。

五、客户端接入与运维建议

• 接入层负载分发（可选，适合多 NameNode 或需要统一入口的场景）：
  • 使用 HAProxy 对 NameNode RPC 8020 做 TCP 转发，示例片段：
    • frontend hdfs_front bind *:8020
    • default_backend hdfs_back
    • backend hdfs_back balance roundrobin
    • server nn1 192.168.1.1:8020 check
    • server nn2 192.168.1.2:8020 check
  • 客户端 core-site.xml：fs.defaultFS=hdfs://<LB_HOST>:8020
• 监控与持续优化：
  • 监控：使用 Ambari/Ganglia/Prometheus+Grafana 观察 HDFS 使用率、Balancer 进度、YARN 队列使用、容器分配与抢占 等指标。
  • 自动化：可在低峰时段通过 crontab 定期执行均衡（如：0 * * * * /usr/local/hadoop/sbin/hdfs balancer -threshold 10），并结合阈值与带宽策略避免影响业务。