Datanode块扫描器
各个datanode运行一个块扫描器，定期检测节点上的所有块，从而在客户端读到坏块之前及时检测和修复坏块。可以依靠DataBlockScanner所维护的块列表依次扫描块，查看是否存在校验和错误。扫描器利用节流机制，来维持datanode的磁盘带宽。
默认情况下，扫描器每隔三周就会检测块，以应对可能的磁盘故障，这个周期由dfs.datanode.scan.period.hours属性设置。损坏的块报给namenode，并被及时修复。
均衡器
随着时间的推移，各个datanode上的块分布的越来越不均衡。不均衡的集群会降低MapReduce的本地性，导致部分datanode相对更为繁忙。应避免出现这种情况。
均衡器（balancer）程序是一个hadoop守护进程，它将块从繁忙的datanode移到相对空闲的datanode，从而重新分配块。同时坚持块复本放置策略，将复本分散到不同机架，以降低数据损坏率。他不断移动块，直到集群达到平衡，即每个datanode的使用率（该节点上已经使用的空间和空间容量之间的比率）和集群的使用率（集群中使用的空间与集群的空间容量之间的比率）非常接近，差距不超过给定的阀值。可调用下面指令启动均衡器运行：Start-balancer.sh。
-threshold参数指定阀值，以判断集群中是否均衡。这个标记是可选的；若不使用，默认阀值是10%。在任何时刻，集群中都只运行一个均衡器。均衡器会一直运行，直到集群变均衡。
为了降低集群负荷、避免干扰其他用户，均衡器被设计为在后台运行。在不同节点之间复制数据的带宽也是受限的。默认值是很小的1MB/s。可以通过hdfs-site.xml文件中的dfs.balance.bandwidthPerSec属性指定。
注意：在使用hdfs的过程中需要经常备份元数据和数据。元数据在namenode中；数据在datanode中，虽然datanode拥有多分数据备份，但是关键数据还是需要定期备份。如果要运行均衡器，需要在终端键入启动均衡器的指令，这就相当于我们的磁盘整理。这里说的均衡器是一个hadoop守护进程，我们启动均衡器以后，他就会在后台运行，运行达到我们设置的阀值后，均衡器自动停止。
向集群添加新节点
①将新节点的网络地址添加到include中（由dfs.hosts和mapred.hosts属性指定的文件；在cloudera manager管理中该文件叫dfs_hosts_allow.txt）；
②运行一下指令，更新namenode的经过审批的一系列datanode集合：
Hadoop dfsadmin -refreshNodes
③以新节点更新slave文件。这样的话，hadoop控制脚本会将新节点包括在未来的操作中。
④启动新的datanode
⑤重启MapReduce集群
⑥检查新的datanode和TaskTracker是否出现在网页界面中
注意：hdfs不会自动将块从旧的datanode移到新的datanode以平衡集群，用户需要自己激活均衡器运行。
从集群中删除节点
①将待解除节点的网络地址添加到exclude文件中（cloudera中叫dfs_hosts_exclude.txt），不更新include文件
②重启MapReduce集群，已终止在待解节点上运行的TaskTracker。
③执行一下指令，使用一系列新的审核通过datanode来更新namenode设置：
Hadoop dfsadmin -refreshNodes
④转到网页界面，查看待解除datanode的管理状态是否已经变为“Decommission in Progress”。将这些datanode的块复制到其他datanode中。
⑤当所有的datanode的状态变为“Decommissioned”时，表明所有块都已经复制完毕。关闭已经删除的节点。
⑥从include文件中删除这些节点，并执行一下命令：hadoop dfsadmin –refreshNodes。
⑦从slaves文件中删除节点
升级
①执行升级任务之前，确保前一升级已经定妥；
②关闭MapReduce，终止在taskTracker上运行任何孤儿任务。
③关闭hdfs，并备份namenode目录。
④在集群和客户端安装新版本的hadoop HDFS和MapReduce。
⑤使用-upgrade选项启动HDFS
⑥等待，直到升级完成
⑦检查HDFS是否运行正常
⑧启动MapReduce
⑨回滚或定妥升级任务（可选的）。
