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MAPREDUCE服务 MRS-入服与退服实例:操作场景

MAPREDUCE服务 MRS-入服与退服实例:操作场景

时间：2023-11-21 15:28:17

MAPREDUCE服务 MRS 管理实例

操作场景

部分角色实例以分布式并行工作的方式对外部业务提供服务，服务会单独保存每个实例是否可以使用的信息，所以需要使用 FusionInsight Manager为这些实例执行入服或退服的操作，变更实例的业务可用状态方式。

不支持该此功能的实例，默认无法执行任务。

当前支持退服和入服操作的角色有：HDFS的DataNode、Yarn的NodeManager、HBase的RegionServer。

默认情况下，当DataNode数量少于或等于HDFS的副本数时，不能执行退服操作。若HDFS副本数为3时，则系统中少于4个DataNode，将无法执行退服，Manager在执行退服操作时会等待30分钟后报错并退出执行。
针对 MRS 3.3.0及之后版本集群，用户也可以在DataNode退服前，开启快速退服功能，此时当DataNode数量满足“dfs.namenode.decommission.force.replication.min”参数设置的值时，可以执行退服，系统将同时执行退服和添加HDFS副本数的操作。快速退服期间如果有写入数据操作，可能导致数据丢失，请谨慎操作。快速退服相关参数如下，可以在Manager界面的HDFS服务参数全部配置页面搜索查看：
dfs.namenode.decommission.force.enabled：是否开启DataNode快速退服特性。设置为“true”表示开启。

dfs.namenode.decommission.force.replication.min：DataNode快速退服特性场景下，Block满足退服条件的最小可用副本数量。取值范围1~3。
由于Mapreduce任务执行时，会生成一些副本数为10的文件，此时若DataNode实例数少于10时，将无法进行退服操作。
如果退服前，DataNode节点的机架数（机架数由各DataNode节点所配置的“机架”的名称数量决定）大于1；而退服部分DataNode后，剩余的DataNode节点的机架数变为1，则此次退服将会失败。所以需要在退服前评估退服操作对机架数的影响，以调整退服的DataNode节点。
在退服多个DataNode时，如果每个DataNode存储的数据量较大，如果执行选择多个DataNode同时退服，则很有可能会因超时而退服失败。为了避免这种情况，建议每次退服仅退服1个DataNode，进行多次退服操作。

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