一、引起磁盘倾斜不均衡的可能原因有哪些
（1）扩容节点，向集群中添加新的数据节点
（2）数据节点之间的磁盘大小不一致
二、磁盘倾斜引起的性能问题
（1）MR程序无法很好地利用本地计算的优势
（2）机器之间无法达到更好的网络带宽使用率
（3）机器磁盘无法利用
三、解决磁盘倾斜的方案
（1）使用数据均衡工具手动balance
如果是cm，选择“重新平衡”；
如果是手动的hadoop集群，使用命令：
start-balancer.sh -threshold 20 -policy blockpool -include -f /tmp/ip.txt
上面的命令通过手工筛选出磁盘高的和磁盘低的放在ip.txt文件中，这样balance就只通过这文件里的了，另外还需要设置适当的threshold值，因为是多namespace的，所以需要选择blockpool模式。
另外带宽也是限制balance的一个因素，在hdfs-site.xml中是有设置的：
<property>
<name>dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>10485760</value>
</property>但是这个需要重启，hadoop提供了一个动态调整的命令：
hdfs dfsadmin -fs hdfs://ns1:8020 -setBalancerBandwidth 104857600
hdfs dfsadmin -fs hdfs://ns2:8020 -setBalancerBandwidth 104857600
（2）上下节点
其实将高磁盘的节点强制Decommission是最快最有效的方案。
下节点的时候可能会出现有ns不能正常下掉的情况，其实这个时候节点的数据大部分已经移出去了，可能有一些块卡在那边没有移出去。
这个时候只能一个一个节点将已经Decommissioned节点stop掉datanode进程，如果在namenode的页面上看到有丢失块的话，就需要将这个块先get到本地，在put上去。例如：
hdfs dfs -get hdfs://ns1/test1/dt=2016-07-24/000816_0.lzo
hdfs dfs -put -f 000816_0.lzo hdfs://ns1/test1/dt=2016-07-24/000816_0.lzo
hdfs dfs -chown test1:test1 hdfs://ns1/test1/dt=2016-07-24/000816_0.lzo
前提条件需要将这个节点的datanode重新启动。
（3）升降数据副本
升降副本是一个迫不得已的办法，这样如果datanode有挂掉节点，就会增加丢失块的几率。
具体降副本的命令如下：
hdfs dfs -setrep -R -w 2 hdfs://ns1/tmp/test.db
升副本的命令如下：
hdfs dfs -setrep -R -w 3 hdfs://ns1/tmp/test.db
上面的命令是将ns1下的/tmp/test.db副本数降至2个，然后又将它升至3个副本。这样动态的升降副本可以解决。
另外在升降副本的遇到一个BUG，过程中可能会出现夯住的情况，推测可能是namenode的replications模块有夯住情况，所以出现该情况执行kill掉进行，跳过该块再跑。
总结：之所以选择使用升降副本是因为它不受带宽的控制，另外在升降副本的时候hadoop是需要重新写数的，这个时候它会优先往磁盘低写数据，这样就能将磁盘高的数据迁移至磁盘低的。
（4）提高dfs.datanode.du.reserved值
官方解释为：适用于非分布式文件系统 (DFS) 使用的保留空间（字节/卷）。
通俗的意思：预留磁盘的一部分空间给操作系统用，这个参数主要是为了防止磁盘空间被写满导致的HDFS异常。通常系统默认保留5%的磁盘空间给操作系统用。
所以，当主机的dfs.datanode.du.reserved值高于目前磁盘使用的情况，namenode就不会分配数据过来了
（5）关闭nodemanger进程
在现有计算资源多余的情况下，可以考虑关闭高磁盘节点的nodemanager，避免在该节点起YarnChild，因为如果在该节点上进行计算的话，数据存储首先会往本地写一份，这样更加加重了本地节点的负担。
（6）distcp方式（我没太明白为什么要用这个方式）
distcp与cp两者的区别如下：
CP的模式是不走mapreduce的;DISTCP的模式是走mapreduce的，所以它优先写有nodemanager的机器;
CP是单线程的，类似scp的模式，在执行速度上比DISTCP要慢很多。
（7）删除旧数据（我感觉是删除磁盘下的数据，而不是dfs数据）
该方案是在迫不得已的情况下进行的，因为删掉的数据可能以后还得补回来，这样的话又是得要浪费一定的时间。
另外在删除数据时候就得需要跳过回收站才能算是真正删除，可以使用的命令如下：
Hadoop dfs -rmr -skipTrash /tmp/output
四、应用场景
（1）在非机器磁盘故障的情况下，例如200节点的集群，有3或者4台dn节点出现磁盘爆满情况，常见的解决方案有：
因为爆满的主机数较少，可以采用上下节点方式解决
（2）考虑到有多达600台机器磁盘使用率达到94%，而且这部分高的机器是在同一个机房的，所以不能采用上下节点的方法，最好的办法如下：
1、提高dfs.datanode.du.reserved的值;
2、关闭nodemanager进程;
3、升降副本;
4、启动hadoop自带的balance;
五、注意区别HDFS节点之间数据不均衡与HDFS节点内磁盘数据不均衡
上面给出的是HDFS节点之间数据不均衡的解决方法，如果想要解决节点内磁盘数据不均衡，可以参考：
https://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/details/51776103
参考网址：
http://www.aboutyun.com/thread-19959-1-1.html https://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/details/51776103