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现象描述
建集群的时候，datanode的节点数据磁盘总共是四块磁盘做矩阵成了一个7.2TB的sdb1(data1)，两块通过矩阵做了一个3.6TB的sdc1(data2)磁盘，运维做的，历史原因。刚开始没有发现，然后集群过了一段时间，随着数据量的增加，发现集群有很多磁盘超过使用率90%告警，浪尖设置磁盘告警阈值是90%，超过阈值就会发短信或者微信告警，提醒我们磁盘将要满了进行预处理，但是通过hadoop的监控指标获取的磁盘利用率维持在55%+，这种情况下不应该发生告警的。磁盘的使用率在hadoop的hdfs的namnode的web ui也可以看到，如下：
这个时候，大家的怀疑会集中于hdfs的某些datanode节点数据存储过于集中，导致某些节点磁盘告警。但是大家都知道，hdfs允许datanode节点接入时datanode之间磁盘异构，数据存储hadoop会自动在datanode之间进行均衡。所以这个怀疑可以排除。
登录告警节点，发现确实data2磁盘使用率超过了90%，但是data1使用率维持在不足50%。
这时候问题就显而易见了，hadoop3.0之前hdfs数据存储只支持在datanode节点之间均衡，而不支持datanode内部磁盘间的数据存储均衡。
那么这个时候怎么办呢？
起初
浪尖想的是将data1那个矩阵，拆分成两块由两块磁盘组成的矩阵，然后重新滚动上下线Datanode（数据迁移或者通过副本变动让其进行均衡）。但是，后来很快否定了这种方法，原因是很简单。几百TB的数据，在集群中均衡，即使是滚动重启，那么多机器也要持续好久，然后在数据迁移或者均衡的时候，整个几群的带宽和磁盘都是会增加很大负担，导致集群的可用性降低。
接着
通过hadoop官网发现hadoop 3.0不仅支持datanode之间的数据均衡，也支持datanode内部管理的多磁盘的之间的数据均衡。
这个时候，可以考虑升级hadoop集群到hadoop3.0，但是思考再三浪尖觉得浪费时间，不划算，最终放弃这种方案。
最后
几经思考，终于想出了一个原本就很简单的方案，只需要重启datanode，就可以实现提高大磁盘利用率的方法。首先，要知道的是datanode管理磁盘，是根据我们dfs.data.dir参数指定的目录。那么，我们的思路就很简单了，给data1多个目录，不就可以增加其写入的概率，进而提升磁盘的使用率了么。配置方式如下：
配置结束之后，重启datanode集群，过一定时间查看该目录的大小，然后发现有数据写入。
由此证明，想法是可行的。
此方法的缺点是，原有的数据不会进行均衡，增加目录的方式只是增加了新数据写入大磁盘的概率，但是这样就可以了，等着原有数据自动删除即可。
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