问题
前一阵有一个数据导出需求，按照各种数据库的使用方法，使用MongoExport方法导出数据，将数据导出到本地文件系统，在导出之后遇到此问题。
此问题和mongoexport的原理有关，我们知道数据是hashed或者ranged存放在不同shardsvr上的，那么既然export需要导出到某一个节点的物理文件系统中，那么势必要进行一次数据传输。在mongodb中，这次数据传输是通过migrate实现的，即把所有其他shardsvr上的数据汇总到本地shardsvr中，再进行export。也就是说文件的分布结构从分布式转化为了单机模式，然后export完再慢慢balance回去。这会造成一些问题例如：
1、migrate之后所有数据都在同一个节点，如果数据大会有文件系统空间问题，例如我们的mongodb存储是放在3块SSD组成的raid5上的，空间较小但是有着较佳的性能。而export目标地址则是8块7200r的SAS硬盘组成的raid50中，本来空间足够，但是数据全都导入到shardsvr上SSD的空间可能不足了。
2、migrate会占用所有带宽，这个不用讲，坏处大家都懂。
3、export之后会通过balancer负载均衡回去，balancer传输数据较慢，这次600G数据用了2天时间，在balancer负载均衡完之前spark都不太好用，因为数据不均匀。
4、中间会有其他原因干扰balancer导致数据不能传输。
简而言之就是需要进行2轮数据传输，并且还有一次export，即使使用spark把数据扔到单机节点上对单节点的网络压力都没这么大。
先放结论：
1、mongoexport在sharding集群中并不好用，所以不建议使用mongoexport，如果非要使用建议先用spark导入到一个单机系统再使用。或者直接连接shardsvr上进行export，但是大集群shardsvr比较多所以得通过脚本进行，密码明文存在脚本里有点不符合安全性要求。
2、nocusortimeout还是别用了，这玩意有点坑，有时程序异常终止或者其他原因会导致client已经不存在了，然而cursor还在，cursor在集群就没法moveChunk或者balance。。
问题解决过程
a) mongoexport 共运行28小时；
b) 运行完发现所有数据都被migrate到了export节点上，即数据分布由分布式变为了集中式；
c) 调研mongoDB负载均衡策略发现理应进行自动负载均衡，查询balancer的enabel和running状态发现为(true、true)；
d) 使用moveChunk操作发现有两个cursor一直被占用；
e) 调研cursor操作发现现在listCursor已不再被支持，无法查看所有cursor情况，也就无法通过killCursors接口进行kill；
f) 尝试重启mongos和Mongod发现重启后cursor依旧存在并且会重新开始数据传输？共额外传输了1.5TB数据；
g) 重启所有服务，负载均衡开始；
h) 结论：(1)集群中不能使用mongo export；(2)不应使用noCursorTimeOut。如果使用要确定cursor被手动关闭。(3)再出现这类问题依旧没有好的解决办法，还是只能重启。