Hadoop在Linux环境下的负载均衡实践
总体思路
在 Linux 上，Hadoop 的负载均衡主要覆盖 HDFS 存储层 与 YARN 计算层 两个维度：前者通过 Balancer 调整数据块分布，后者通过 调度器与资源隔离 分配作业资源；同时结合 机架感知 与 数据本地性 减少跨节点/跨机架流量，配合 监控与参数调优 持续维持均衡状态。
HDFS数据层均衡
- 使用 HDFS Balancer 重新分布数据块，使各 DataNode 的存储使用率差异不超过设定阈值；例如：运行命令 start-balancer.sh -threshold 10（阈值可按集群规模与网络状况调整）。执行前确保 NameNode 不在安全模式；在业务低峰期运行以减少对业务的影响。
- 控制带宽避免影响业务：在 hdfs-site.xml 中设置平衡器带宽，例如 dfs.balance.bandwidthPerSec: 10485760（单位字节/秒，约 10 MB/s）；也可通过命令行 hdfs dfsadmin -setBalancerBandwidth 动态调整。
- 提升 NameNode 处理能力以支撑均衡与元数据操作：在 hdfs-site.xml 中适当增大 dfs.namenode.handler.count（如 100），并相应提升 dfs.datanode.handler.count（如 100）以缓解均衡期间的高并发请求。
- 启用 机架感知 优化跨机架流量与容错；结合 数据本地性（节点本地/机架本地优先）减少网络开销，使计算尽量在数据所在节点执行。
YARN计算层均衡
- 选择并配置调度器实现队列级资源均衡：使用 Capacity Scheduler 或 Fair Scheduler。示例（Capacity）：在 capacity-scheduler.xml 中定义队列与容量，如 yarn.scheduler.capacity.root.queues=queue1,queue2，yarn.scheduler.capacity.root.queue1.capacity=50，yarn.scheduler.capacity.root.queue2.capacity=50；示例（Fair）：在 yarn-site.xml 设置 yarn.resourcemanager.scheduler.class=org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler，并指定 yarn.scheduler.fair.allocation.file。
- 配置 ResourceManager 与 NodeManager 资源：在 yarn-site.xml 中设置 yarn.resourcemanager.hostname，以及 yarn.nodemanager.resource.memory-mb（如 8192 MB）与 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores（如 4），保证资源可见与可分配。
- 作业提交时绑定队列（如 mapreduce.job.queuename 或 yarn jar … -D mapreduce.job.queuename=queue1），使不同业务按队列配额与权重获得稳定资源份额，避免热点节点拥塞。
监控与持续优化
- 建立监控与可视化：使用 Ambari、Cloudera Manager、Ganglia、Prometheus + Grafana 观察 DataNode 使用率、Balancer 进度、队列等待时间、节点资源利用率 等关键指标，并据此调整阈值与配额。
- 保障高可用与稳态：启用 HA（如 dfs.nameservices、dfs.ha.namenodes.myCluster、dfs.client.failover.proxy.provider.myCluster 等配置），减少单点故障对均衡与作业的影响；对长期不均衡或容量瓶颈的节点，结合 扩容 DataNode 与 再均衡 进行治理。
