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 "d
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。
原文地址：Hadoop运维笔记 之 更换du命令降低datanode磁盘IO, 感谢原作者分享。
