1、Cloudera Manager包含內部機架感知腳本，但您必須指定羣集中主機所在的機架。如果您的羣集包含10個以上的主機，Cloudera建議您爲每個主機指定機架。 HDFS，MapReduce和YARN將自動使用您指定的機架。
https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-13-x/topics/cm_mc_specify_rack.html
2、cdh不同版本支持的操作系統 參考鏈接爲
https://blog.csdn.net/high2011/article/details/78131668
https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/release-notes/topics/rn_consolidated_pcm.html#concept_xdm_rgj_j1b
3、停用主機停用並停止主機上的所有角色，而無需單獨停用每個服務上的角色。 退役僅適用於HDFS DataNode，MapReduce TaskTracker，YARN NodeManager和HBase RegionServer角色。 如果主機上運行了其他角色，則會停止這些角色。在主機上的所有角色都已停用並停止後，可以從服務中刪除主機。 您可以並行停用多個主機。
4、如果DataNode的數量等於HDFS中存儲的任何文件的複製因子（默認值爲3），則無法停用DataNode或具有DataNode的主機。例如，如果任何文件的複製因子爲3，並且您有三個DataNode，則無法停用DataNode或具有DataNode的主機。如果在這種情況下嘗試停用DataNode或具有DataNode的主機，則DataNode將被停用，但停用過程將無法完成。您必須中止退役並重新啓動DataNode。
//這句話的意思就是 只有3臺datanode 但是你要停用一臺，但是複製因子是3 必須修改複製因子之後，纔可以停用一臺datanode
注意：退出DataNode時，不會從存儲目錄中刪除數據塊。您必須手動刪除數據。
5、當一個DataNode退役時，NameNode確保來自DataNode的每個塊仍然可以在複製因子的指示下在整個羣集中可用。 此過程涉及以小批量從DataNode複製塊。 如果DataNode有數千個塊，則退役可能需要幾個小時。 在使用DataNodes停用主機之前，您應首先調整HDFS：
(1、)運行以下命令以識別HDFS文件系統中的任何問題：
hdfs fsck / -list-corruptfileblocks -openforwrite -files -blocks -locations 2>&1 > /tmp/hdfs-fsck.txt
(2、)修復fsck命令報告的任何問題。 如果命令輸出列出了損壞的文件，請使用fsck命令將它們移動到lost + found目錄或刪除它們：
hdfs fsck file_name -move 或者 hdfs fsck file_name -delete
(3、)提高DataNodes的堆大小。 DataNodes應配置至少4 GB的堆大小，以允許迭代和最大流的增加。
轉到HDFS服務頁面。
單擊“配置”選項卡。
選擇Scope> DataNode。
選擇類別>資源管理。
按建議設置“字節數”中的“數據堆大小”。
(4、)設置DataNode平衡帶寬：
選擇Scope> DataNode。
展開“類別”>“性能”類別。
將DataNode Balancing Bandwidth屬性配置爲磁盤和網絡上的帶寬。 您可以使用低於此值的值，以便最大限度地減少退役對羣集的影響，但權衡是退役將需要更長時間。
單擊“保存更改”以提交更改。
(5、)將每次迭代的複製工作乘數增加到更大的數字（默認值爲2，但建議爲10）：
選擇Scope> NameNode。
展開“類別”>“高級”類別。
將“每次迭代複製工作乘數”屬性配置爲值10，例如10。
要根據需要將此配置屬性應用於其他角色組，請編輯相應角色組的值。 請參閱使用Cloudera Manager修改配置屬性。
單擊“保存更改”以提交更改。
(6、)增加複製最大線程數和最大複製線程硬限制：
選擇Scope> NameNode。
展開“類別”>“高級”類別。
將DataNode上的最大複製線程數和DataNode屬性上覆制線程數的硬限制分別配置爲50和100。 您可以減少線程數（或使用默認值）以最小化退役對羣集的影響，但權衡是退役將花費更長時間。
要根據需要將此配置屬性應用於其他角色組，請編輯相應角色組的值。 請參閱使用Cloudera Manager修改配置屬性。
單擊“保存更改”以提交更改。
(7、)重啓HDFS服務。
有關其他調整建議，請參閱性能注意事項。
參考鏈接爲 ： https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-13-x/topics/cm_mc_decomm_host.html
6、在退役DataNode之前調整HBase
要提高滾動重新啓動HBase服務的速度，請將Region Mover Threads屬性設置爲更高的值。這增加了可以並行移動的區域的數量，但是對HMaster施加了額外的壓力。在大多數情況下，Region Mover Threads應設置爲5或更低。重新啓動主機
只有使用Cloudera Manager退役的主機才能重新啓動。
7、退役datanode
性能注意事項
（1）退出DataNode不會立即發生，因爲該過程需要複製可能大量的塊。在淘汰期間，羣集的性能可能會受到影響。
退役分兩步進行：
第一步： DataNode的委員會狀態標記爲退役，數據從此節點複製到其他可用節點。在複製所有塊之前，節點仍處於退役狀態。您可以從NameNode Web UI查看此狀態。 （轉到HDFS服務並選擇Web UI> NameNode Web UI。）當所有數據塊都複製到其他節點時，該節點將標記爲“已停用”。
第二步：當所有數據塊都複製到其他節點時，該節點將標記爲“已停用”。
退役可以通過以下方式影響性能：
A 其他活動DataNode上必須有足夠的磁盤空間才能複製數據。 在退役之後，剩餘的活動DataNode具有更多塊，因此將來停用這些DataNode可能需要更多時間。
B 在複製數據塊時，將增加網絡流量和磁盤I / O.
C 數據平衡和數據位置可能會受到影響，這可能會導致任何正在運行或提交的作業的性能下降。
D 同時停用大量DataNode會降低性能。
E 如果要淘汰少數DataNode，那麼從這些節點讀取數據的速度會限制退役的性能，因爲當從DataNode讀取數據塊時，退役會最大化網絡帶寬，並將用於複製塊的帶寬擴展到其他DataNode中。 簇。 爲避免羣集中的性能影響，Cloudera建議您僅同時停用少數DataNode。
F 您可以減少可用於平衡DataNode的帶寬和複製線程的數量，以降低複製的性能影響，但這將導致退役過程需要更長時間才能完成。 請參閱在退役DataNode之前調整HDFS。
//Cloudera建議您以較小的組並行添加DataNode和停用DataNode。 例如，如果複製因子爲3，則應添加兩個DataNode並同時停用兩個DataNode。
8、排除退役性能
退役DataNode時，以下條件也會影響性能：
（ 打開文件
無法重定位塊，因爲沒有足夠的DataNode來滿足塊放置策略。）
打開文件
DataNode上的寫操作不涉及NameNode。 如果存在與位於DataNode上的打開文件關聯的塊，則在文件關閉之前不會重定位它們。 這通常發生在：
使用HBase的集羣
打開Flume文件
長期運行的任務
要查找和關閉打開的文件：分爲一下5步
第一步：
登錄NameNode主機，切換到日誌目錄。
可以使用NameNode日誌目錄屬性配置此目錄的位置。 默認情況下，此目錄位於：/var/log/hadoop-hdfs/
第二步：
運行以下命令以驗證日誌是否提供了所需的信息：
grep "Is current datanode" NAME | head
日誌文件的第六列顯示塊ID，該消息應與DataNode退役相關。 執行以下命令，查看相關日誌條目：
grep "Is current datanode" NAME | awk '{print $6}' | sort -u > blocks.open
第三步：
運行以下命令以返回打開文件，其塊以及這些塊的位置列表：
hadoop fsck / -files -blocks -locations -openforwrite 2>&1 > openfiles.out
第四步：
查看由命令爲顯示blocks.open的塊創建的openfiles.out文件。 還要驗證DataNode IP地址是否正確。
第五步：
使用打開的文件列表，執行相應的操作以重新啓動進程以關閉文件。
例如，主要壓縮會關閉HBase區域中的所有文件。
無法重定位塊，因爲沒有足夠的DataNode來滿足塊放置策略。
例如，對於10節點集羣，如果在嘗試取消配置一個DataNode時將mapred.submit.replication設置爲默認值10，則重新定位與map / reduce作業關聯的塊將會很困難。 此條件將導致NameNode日誌中的錯誤類似於以下內容：
org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockPlacementPolicyDefault: Not able to place enough replicas, still in need of 3 to reach 3
使用以下步驟查找塊複製策略等於或高於當前羣集大小的文件數：
第一步
通過運行以下命令提供打開文件，其塊以及這些塊的位置的列表：
hadoop fsck / -files -blocks -locations -openforwrite 2>＆1> openfiles.out
第二步：
運行以下命令以返回具有給定複製因子的文件的列表：
grep repl= openfiles.out | awk '{print $NF}' | sort | uniq -c
例如，當複製因子爲10時，退役一個：
egrep -B4 "repl=10" openfiles.out | grep -v '<dir>' | awk '/^\//{print $1}'
第三步
檢查路徑，並決定是減少文件的複製因子，還是從羣集中刪除它們。
參考鏈接：