Hadoop运维笔记 之 更换du命令降低datanode磁盘IO


背景介绍:
近期,不少datanode节点的磁盘IO比较高,主要原因还是由于job数量的增多,以及规模的增大。
但任何可以降低磁盘IO消耗的手段,我们都可以尝试一下。

比如,我们经常可以看到hdfs用户在执行"du -sk"命令:
[root@idc1-server2 ~]# ps -ef| grep "du -sk"

hdfs     17119 10336  1 00:57 ?        00:00:04 du -sk /data1/dfs/dn/current/BP-1281416642-10.100.1.2-1407274717062
hdfs     17142 10336  1 00:57 ?        00:00:03 du -sk /data5/dfs/dn/current/BP-1281416642-10.100.1.2-1407274717062
hdfs     17151 10336  1 00:57 ?        00:00:05 du -sk /data6/dfs/dn/current/BP-1281416642-10.100.1.2-1407274717062
...

随着datanode上的数据不断增加,这样频繁的du操作,会耗时比较长,在CPU和磁盘IO很闲的时候,每次也都会耗时5秒左右,而在服务器负载比较高的时候,这样的操作就会耗时很长时间。

于是,我们便考虑通过将原有的du命令替换,并基于df命令来编写一个新的du命令来取而代之。

[root@idc1-server2 ~]# mv /usr/bin/du /usr/bin/du.orig
[root@idc1-server2 ~]# vim /usr/bin/du

#!/bin/sh

mydf=$(df -Pk $2 | grep -vE '^Filesystem|tmpfs|cdrom' | awk '{ print $3 }')
echo -e "$mydf\t$2"

[root@idc1-server2 ~]# chmod +x /usr/bin/du

不过这样的话,统计出来的结果不就不准确了吗?
但具体情况具体应对,一般来说,Hadoop的datanode都会采用不同的磁盘并划分分区来存储数据,那么使用df统计出来的结果,误差应该是很小的。

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