你的datanode是否还担任其他角色呢？
可以 尝试考虑：
1.降低HDFS数据块的大小：HDFS数据块的大小直接影响着DataNode的内存使用量，将数据块的大小降低可以减少DataNode的内存使用量。
2.调整DataNode JVM参数：更改DataNode JVM参数，如最大堆大小、初始堆大小、垃圾回收器等，可以帮助减少DataNode JVM内存使用量。
3.监控数据块副本数量：HDFS的数据块副本数量直接影响着DataNode的内存使用量，如果发现数据块副本数量过多，可以适当减少数据块副本数量。
4.使用不同的垃圾回收器：使用不同的垃圾回收器，如G1垃圾回收器，可以帮助减少DataNode JVM内存使用量。
如果暂时调高JVM阈值和删除Hive数据都无法降低DataNode JVM的使用量，下面是一些可能有用的措施：
调整Hive的内存分配：可以在hive-site.xml文件中配置内存参数，例如hive.exec.heap.size， hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size等。
减少Hive任务的并行度：通过配置Hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数，减少Hive中map任务的数量。
使用数据压缩：使用数据压缩技术，可以降低Hive表的存储空间，从而减少JVM内存的使用量。
更新JVM版本：升级到更新版本的JVM可以提高JVM性能，并降低内存使用。
这些步骤可以帮助您降低DataNode的JVM使用量，但是如果仍然无法解决问题，建议您考虑扩大集群规模或升级到更高版本的CDH，以确保集群的稳定性。
该回答引用ChatGPT
在减少DataNode JVM使用量的过程中，您可以考虑以下几点：
1、优化Spark任务：试图通过优化Spark作业，例如更改分区数量或缓存数据，来减少JVM使用量。
2、调整内存配置：更改DataNode JVM内存配置，例如通过调整最大堆大小限制来减少JVM使用量。
3、分析内存使用情况：使用工具，例如jmap和jstack，来分析DataNode JVM的内存使用情况，以找出内存泄漏的根本原因。
4、删除无用的数据：通过删除Hive库中的无用数据，以进一步减少JVM使用量。
建议根据具体情况逐一尝试以上方法，并定期监测JVM使用情况，以确保内存使用量保持在合理的范围内。
根据您描述的问题，您希望降低jdfs中datanode中jvm的用量。给您提供以下思路和解决方案:
1.首先datanode中jvm的用量多少是由hdfs中文件的数量决定的，并没有好的方法能够主动控制它的使用大小。
2.你删除了数据后hive中的数据后，datanode节点的jvm还是用量太高，这可能是由于你只删除了了本身的数据，数据节点上的文件块的备份文件可能还在。或者你可以重新启动下节点再看看。
3.关于您说的datanode宕机过的问题，这个问题是可能会出现的，但这也是hdfs思想的一部分，即文件已块的形式存在，并对文件块进行了备份，可以保证数据的恢复。但是也不是说什么都不能做，你可以对datanode的jvm进行调优，比如:
集群中每个DataNode实例平均保存的副本数Replicas=文件块数Blocks×3÷DataNode节点数
建议值=单个DataNode副本数Replicas（百万单位）×2048 MB
具体你可以参考:
https://help.aliyun.com/document_detail/451662.html
1、将HDFS备份数降低
2、删除无用HDFS数据和Hbase表格
3、设置kafka的日志时间
4、删除本机无用文件
5、清理Trash回收站
6、Balancer重新平衡
要减少 CDH 5.1 Spark2 Hive 中 DataNode 的 JVM 使用量，您可以尝试以下步骤：
- 监控 JVM 使用情况：使用 JConsole 或 VisualVM 等工具来监控 DataNode 的 JVM 使用情况，并确定哪些组件使用的内存最多。
- 调整 JVM 参数：调整 JVM 参数，例如-Xmx和-Xms分别设置最大和最小堆大小。确保正确设置堆大小，以避免内存不足错误和性能下降。
- 优化 Spark 和 Hive：分析 Spark 和 Hive 作业，查看是否可以对其进行优化以减少内存使用量。例如，可以尝试减少随机播放次数、缓存中间数据以及优化 Spark 配置参数。
- 使用堆外内存：考虑对大型数据结构使用堆外内存，以减轻 JVM 堆的压力。
- 监视系统：定期监视系统，以确保它有足够的资源（例如内存和 CPU）来处理工作负载。如有必要，向群集添加更多节点以分配负载。
注意：这些步骤可能不适用于所有情况，您可能需要根据您的特定设置和要求考虑其他因素。
将配置文件中的dfs.datanode.max.transfer.threads设置为较小的数值，从而减少DataNode的线程数量，从而降低内存占用。
将配置文件中的dfs.datanode.handler.count设置为较小的数值，从而降低DataNode的IO处理能力，从而降低内存占用。
将配置文件中的dfs.datanode.du.reserved设置为较小的数值，从而降低DataNode保留的磁盘空间，从而降低内存占用。
将配置文件中的dfs.datanode.max.xcievers设置为较小的数值，从而降低DataNode的网络传输能力，从而降低内存占用。
将配置文件中的dfs.datanode.max.locked.memory设置为较小的数值，从而降低DataNode占用的锁定内存，从而降低内存占用。
将配置文件中的dfs.datanode.ipc.server.listen.queue.size设置为较小的数值，从而降低DataNode客户端请求队列的大小，从而降低内存占用。
将配置文件中的dfs.datanode.readahead.bytes设置为较小的数值，从而降低DataNode的预读取大小，从而降低内存占用。
1、查看DataNode的运行日志，排查是否有线程占用比较高的情况，如果有可能杀掉多余或异常线程；
2、分析DataNode的JVM参数配置情况，调整JVM参数以正常运行；
3、检查DataNode的资源使用情况，如果内存和磁盘IO的使用率较高，则需要重新配置DataNode；
4、检查Hive库对DataNode的影响，如果Hive查询缓慢或者内存耗尽，则需要调整Hive的参数或者调整查询优化方案。
除了删除无用的数据外，可以做的操作有减少小文件的存在（即合并小文件为大文件），小文件的问题还会造成NameNode的内存也会很大。如果你的内存的确很小，极端做法把hdfs块大小改大，减少块的数量
在减少HDFS DataNode JVM内存使用情况的方法有以下几种：
调整内存参数：可以修改hdfs-site.xml中的配置项，如dfs.datanode.max.transfer.threads， dfs.datanode.handler.count等，来降低DataNode JVM内存占用。
删除不需要的数据：如果DataNode存储了大量不需要的数据，删除这些数据可以降低DataNode JVM内存占用。
调整DataNode JVM堆大小：可以修改hdfs-env.sh中的配置项，如HADOOP_DATANODE_OPTS，来降低DataNode JVM内存占用。
升级到更高版本的HDFS：新版本的HDFS可以提供更优秀的内存使用，升级可以降低DataNode JVM内存占用。
下面是关于如何修改DataNode JVM堆大小的具体代码示范：
首先，打开hdfs-env.sh文件：
vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-env.sh
然后，修改HADOOP_DATANODE_OPTS：
export HADOOP_DATANODE_OPTS="-Xmx1024m -Xms512m"
最后，重启DataNode使修改生效：
$HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
$HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
注意：上述设置仅作为示范，具体数值需要根据你的系统进行调整。