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一、场景描述：

在Hbase的日常使用中，难免会遇到存储瓶颈的问题，本文描述了基于Hadoop框架自建Hbase集群的存储扩容操作细则

hbase集群依赖于HDFS分布式文件系统和zookeeper；功能说明如下：

1. HDFS为 HBase 提供给了分布式文件存储系统：HDFS。所以对HBase的扩容场景又分为性能提升和数据存储容量提升等场景，如果要提升HBase的性能，则需要添加新的节点或者提升已有节点的规格；如果是数据容量的扩容，其实就是提升其依赖的HDFS进行存储上限，本文主要记录后者，即：扩容HDFS的存储空间，可选两种扩容方式：

• 横向扩容：即通过新增DataNode节点的方式
• 纵向扩容：即通过给已有节点添加数据盘或者扩容数据盘的方式

2. zk主要用于：

• 实现高可靠性：包括 HDFS 的 NameNode 和 YARN 的 ResourceManager 的 HA
• 存贮所有 Region 的寻址入口，实时监控 Region Server 的上线和下线信息，并实时通知 Master
• 存储 HBase 的 Schema 和 table 元数据

在这种应用场景下，一般三节点的zk集群足够使用了，如果没有明显的zk瓶颈，在hbase及其相关组件的扩容操作中无需进行zk集群相关变更

二、【纵向扩容 - 详述】：给已有节点添加数据盘（基于滴滴云VM主机自建hadoop集群）：

1. 在公有云上创建磁盘并分配到主机
2. 登录主机执行命令（裸盘挂载，新的数据存储目录、盘符等信息根据实际情况修改）：
• 查看磁盘列表： fdisk -l
• 为新盘创建文件系统： mkfs.xfs /dev/vdb
• 创建新的数据目录： mkdir -p /lxdata01
• 执行挂载： mount /dev/vdb /lxdata01
• 创建数据目录： mkdir -p /lxdata01/data/datanode/
• 查看挂载结果： df -h
• 添加开机自动挂载（数据存储目录、盘符、磁盘UUID等信息根据实际情况修改）：
1. 获取磁盘UUID： ls -al /dev/disk/by-uuid | grep vdb
2. 备份fstab文件： cp /etc/fstab /etc/fstab.orig
3. 编辑 fstab 文件，添加挂载项，内容： UUID=5859dc5f-8978-4592-b766-beea3260408a /lxdata01 xfs defaults 0 0
3. 修改需要扩容的DataNode节点的 hadoop/hdfs-site.xml 配置文件，新增或修改磁盘选择策略、修改增加dfs.datanode.data.dir数据目录（用逗号分隔），示例：

    <!-- 设置datanode存放的路径 -->
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/lxapp/data/datanode,/lxdata01/data/datanode</value>
    </property>
    <!-- 设置磁盘选择策略-->
    <property>
        <name>dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy</value>
    </property>

4. 在新增数据盘的主机上重启DataNode：
• 停止datanode进程（停止后使用jps观察是否正常停止，没有正常停止的话可以手动kill）： hdfs --daemon stop datanode，低版本可以进入hadoop目录执行： ./sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
• 启动datanode进程（停止后使用jps观察是否正常启动，没有正常启动的话检查配置文件）： hdfs --daemon start datanode，低版本可以进入hadoop目录执行： ./sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
• 在ui控制台：http://x.x.x.x:50070 观察datanode节点状态、容量、以及Last Connect的指标是否正常；
• 【注】默认hadoop的pid存储文件夹为/tmp，把pid文件放在这儿很容易丢失从而导致集群无法停止，临时处理方法就是手动kill进程，长期处理办法为更换目录并重启，描述如下（建议hbase和hadoop分开操作）：
• hbase：
1. 创建目录： mkdir /lxapp/hbase-2.2.4/pids
2. 停止服务： /lxapp/hbase-2.2.4/bin/stop-hbase.sh
3. 修改hbase配置（ hbase-2.2.4/conf/hbase-env.sh）： export HBASE_PID_DIR=/lxapp/hbase-2.2.4/pids
4. 启动hbase： /lxapp/hbase-2.2.4/bin/start-hbase.sh
   
   
1. hadoop:

1. 创建目录：

   mkdir /lxapp/hbase-2.2.4/pids

2. 停止服务： /lxapp/hadoop-3.2.1/sbin/stop-all.sh
3. 修改hadoop配置（ hadoop-3.2.1/etc/hadoop/hadoop-env.sh）： export HADOOP_PID_DIR=/lxapp/hadoop-3.2.1/pids
4. 启动hadoop： /lxapp/hadoop-3.2.1/sbin/start-all.sh
5. 由于已有DataNode上的原有磁盘数据快满，新加的磁盘又是空的，就导致磁盘间的数据不平衡。在Hadoop3.0以下版本里，可以通过设置新增数据的磁盘选择策略(参数 dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy，值为： org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy，这样新来数据会尽量往空闲磁盘上写，但是它需要一个较长的时间的过程才能达到平衡。Hadoop3.0+版本提供了disk-balancer工具用以手动执行存储平衡，操作说明如下：
• 创建平衡计划（最后一个字段为nodename，以lx-dev-hbase01为例）： hdfs diskbalancer -plan lx-dev-hbase01
• 查看计划： hdfs dfs -ls /system/diskbalancer/
• 执行计划（最后一个字段为planID，后台执行）： nohup hdfs diskbalancer -execute /system/diskbalancer/xxxx-xxx-xx-xx-xx-xx &
• 异步执行，需要一些时间，查看计划执行状态： hdfs diskbalancer -query lx-dev-hbase01
• 取消执行： hdfs diskbalancer -cancel planID -node nodename
6. 操作无误后即可访问ui控制台：http://x.x.x.x:50070 观察datanode节点状态、容量、以及Last Connect的指标是否正常；
7. 检查hbase状态（UI或者命令行），如果状态异常，重启hbase：
• 停止： /lxapp/hbase-2.2.4/bin/stop-hbase.sh
• 启动： /lxapp/hbase-2.2.4/bin/start-hbase.sh

三、【横向扩容 - 详述】新增DataNode节点（仅描述大致流程）：

• 新的DataNode节点初始化（JAVA运行环境、数据盘等）
• 所有节点修改hosts文件添加新节点信息，各节点间建立ssh互信（主要实现NameNode免密访问DataNode，为避免故障期间发生漂移，建议所有节点间都建立ssh互信）
• 修改节点的slave文件（ hadoop-3.2.1/etc/hadoop/workers）添加新节点信息（该文件主要是master节点上使用，建议也是所有节点上都配置且保持一致）
• 将完成修改的hadoop目录整个拷贝到新节点上，启动DataNode（会自动加入集群）： /lxapp/hadoop-3.2.1/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
• 在namenode通过： hdfs dfsadmin -report 查看集群情况
• 通过脚本进行数据均衡： /lxapp/hadoop-3.2.1/sbin/start-balancer.sh -threshold 5
• 启动yarn的Nodemanager（会自动加入集群）： yarn-daemon.sh start nodemanager
• 在ResourceManager节点上，通过 yarn node -list 查看集群情况