背景：老集群上千节点，存储60PB数据，因为历史原因，节点配置不一；为了节省成本最早一批节点挂载了32块盘，单节点磁盘空间250TB左右，负载在150TB左右，存储block数240万块左右，集群带宽限制480GB/s，标准节点配置是12*8T,当前存储数据50-60TB,block 80万左右。
1.如何避免因节点掉线或退役产生网络风暴？
1.1区分节点掉线和节点退役的区别？
节点退役： 首先正常将节点加入退役名单，先告诉namenode和yarn不要在往上提交新任务和写入数据了；然后等待节点上的数据块在集群中复制完成；这个时候该退役的节点是优先作为srcNode数据源的（优先选择退役中的节点作为复制数据源src，因为其无写入请求，负载低），其他节点从该退役节点复制数据块到其他节点的，所以这个时候该节点的负载会很高。所有数据块复制完毕，节点状态变成Decommissioned，可以从namenodeURL界面查看。注意数据节点退役数据开始复制的时间也是10分30s后，并不是因为是主动退役而提前，因为nannode和datanode永远都是维持着简单的主从关系，namenode节点不会主动向datanode节点发起任何IPC调用，datanode节点需要配合namenode完成的所有操作都是通过两者心跳应答时携带的DatanodeCommand返回的。
节点掉线： 比如强制停止datanode，物理机挂了（比如负载高掉线，突发网络故障，硬件故障等），这些都属于节点掉线，一般默认10分30s后（主要受两个参数控制）namenode会检测到该节点通信异常掉线。然后namenode根据该节点的ip，查出该节点所有的blockid，以及对应副本所在机器，通过心跳机制安排数据复制，这时候数据的复制，数据源不在是掉线节点，而是多个副本之一所在的节点，同样这时候副本复制也遵循机架感知，副本搁置策略。
尖叫提示：节点掉线和退役两者的区别不仅是数据的复制方式不同，还有就是namenode对Under-Replicated Blocks 的数据复制策略也是不一样的（数据块block复制的等级分成5种）；极端的例子比如单副本节点退役数据不会丢失，单副本节点掉线则会数据真的丢失；
1.2 如何处理节点掉线出现的各种风暴
几十T,甚至上百T,上百万block的节点掉线，会出现大量的RPC风暴，尤其对于大规模高负载集群来说对namenode是很大的挑战，不仅影响生产性能，也会存在很大的隐患，尤其是对于带宽有限制瓶颈的集群。一般来说namenode检测datanode是否掉线的值是10*3s（心跳时间）+2*5min（namenode检测时间，参数是：dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval）=10分30s。如果在10min30s内的时间内带宽持续打满，RPC请求延迟，datanode和namenode节点通信不畅，很容易造成其他节点的持续掉线，形成恶性循环，这种情况应该如何避免？
1.21 先了解下datanode的block复制问题：
NameNode 维护一个复制优先级队列，对于副本不足的文件 block 按优先级排序，仅剩下一个副本的文件 block 享有最高的复制优先级。所以从这里看集群两副本的话，只要有一个block出现异常，就只剩一个副本，就是最高优先级的块复制，会风暴模式复制，控制不好很容易影响集群性能，甚至搞挂集群。所以一般不建议集群副本因子是2。
如下block待复制的5个优先级队列：其实就在UnderReplicatedBlocks的私有方法getPriority张中，长这样：
- L1(最高)：有数据丢失风险的块，如：1.只有一个副本的块（尤其对于2副本的块，下线一台节点）或者这些块有0个active副本；2，单副本在正在退役的节点拥有的块。
- L2:block副本实际值远低于配置的值（比如3副本，缺失2个），即副本数不到期望值1/3时的块，这些block会被第二优先级复制。比如4副本的block,有3个丢失或者坏了,它就会比4副本block丢失2个的优先复制。
- L3:副本不足没有优先级L2高的那些副本，优先复制。第三优先级。
- L4:block满足要求的最小副本数。副本度需求度比L2-L3都低。
- L5已损坏的块，并且当前有可用的非损坏副本
1.2.2 控制节点掉线RPC风暴的参数
三个参数都是hdfs-site.xml中参数，具体可以参考apache hadoop官网，其实块的复制速度有两个方面决定，一是namenode分发任务的速度，二则是datanode之间进行复制的速度。前者可以理解成入口，后者可以当成出口。
1.入口参数：从namenode层面控制任务分发，这个参数修改必须重启namenode，不需要重启datanode.
dfs.namenode.replication.work.multiplier.per.iteration
这个参数apache hadoop默认值2，cdh集群默认值10
这个参数决定了当NN与DN进行心跳（3s）发送任务列表时，告诉每个DN可以进行复制的block数量。比如集群有500个节点，这个值设置为10，那么一次心跳namnode可以发送datanode复制的数据块数量是10*500=5000块。假如一个节点掉线/退役有800000块block需要复制，则namenode需要多长时间可以将待复制块的任务分发完给datanode呢。
极限计算的结果：
任务分发时间=待复制block总数/(集群活跃dn*参数值)*心跳时间
time=800000/(500*10)=160次心跳*3s/每次心跳=480s=8分钟
所以节点越多，会分发任务越快,分发速度跟节点数和这个参数都成正比
2.出口参数：相比上面从nanode任务分发控制，下面两个使用datanode层面控制，这两个参数也需要重启namenode
1.dfs.namenode.replication.max-streams
apache hadoop默认值是2，cdh集群默认20。
这个参数含义是控制datanode节点进行数据复制的最大线程数，从上面我们知道block的复制优先级分成5种。这个参数控制不包含最高优先级的块复制。即除最高优先级的复制流限制
2.dfs.namenode.replication.max-streams-hard-limit
这个值apache hadoop默认值2，cdh集群默认值40
这个参数含义是控制datanode所有优先级块复制的流个数，包含最高优先级；一般上面和上面两个参数互相的配合使用。
尖叫总结：前者参数控制datanode接受任务的频率，后者这两个参数进一步限制 DataNode 一次完成的最大并行线程网络传输量。具体上面参数的值设定的多少，取决于集群的规模和集群的配置，不能同一而论。一般来说从入口控制比较简单容易些。比如规模500台集群，dfs.namenode.replication.work.multiplier.per.iteration=10，那么集群一次心跳分发5000个block的量，假如集群文件存储全部打散在500台节点，每个节点同时复制10个block（实际会因为副本搁置策略，机架感知等并不会所有的节点都参与数据复制）,每个block大小128Mb,则每个节点的网络负载是128*10/3=546Mb/s，那这时候你就要看下结合实际会不会有带宽瓶颈，这么大的网络IO会不会影响正常任务的计算，如果有的话，这个值就要调小点。
2.如何快速节点下线
如何让节点快速下线的本质其实就是提高副本的复制速度。主要还是上面三个参数控制.第一是控制namenode任务分发，其次控制datanode复制速率，前提是不影响正常生产任务的进行。集群规模越小，下线的越慢，比如因为分发的总数会慢很多。
比如一个500台的节点 dfs.namenode.replication.work.multiplier.per.iteration=10，一个50台的节点这个值要设置成100，两者namenode任务分发的速度才可以一致。具体结合实际集群规模设置。
以实际经验使用值来看，80万block的节点，50T左右的数据，650台规模dn集群，数据复制时间大概也就十几分钟，整个节点下线的时间也就半小时吧，已经很快了，同时也没影响正常任务的调度，没有达到集群带宽的限制瓶颈，只使用带宽的总量的75%，平稳下线，又不影响任务。
dfs.namenode.replication.work.multiplier.per.iteration=4
dfs.namenode.replication.max-streams=20
dfs.namenode.replication.max-streams-hard-limit=40
