本文介绍了Hadoop集群中实现数据节点负载均衡的重要性，包括如何使用`start-balancer.sh`命令进行负载均衡，以及调整`threshold`参数对集群平衡的影响。分析了Hadoop负载均衡的原理，涉及Datanode的使用率计算、数据迁移策略，以及如何通过`dfs.balance.bandwidthPerSec`参数调整平衡速度。然而，Hadoop的负载均衡机制目前不支持单节点内的分区平衡。
Hadoop 各节点负载均衡
背景：
对于HDFS集群，经常长时间的运行，数据量会增趋势性增长，hdfs的使用率会越来越饱和，此时会对hdfs进行扩容，而扩容之后为了提高各个datanode之间的分布式读写效率，必须实现节点之间的负载均衡。另外集群经过大量的delete操作后，各个Datanode上的空间使用率可能会存在比较大的差异，少数使用率过高的Datanode会导致对其的数据访问效率变低，并且如果该Datanode挂掉，需要更多的时间进行恢复，对集群也会造成更大的影响，基于此，本文基于hadoop自带的balancer机制进行研究。
负载均衡命令：
bin/start-balancer.sh[-threshold <threshold>]
原理解析：
通过上面的命令可以使Hadoop对各个Datanode进行评估并使他们保持平衡，参数threshold表示的平衡的阀值，取值范围在0%到100%之间，该参数表示每个Datanode中空间使用率与HDFS集群总的空间使用率的差距百分比，阀值设置的越小，那么HDF
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