hadoop文件系统中文件复本的默认布局

       最近一有时间就在补数据结构和学Hadoop上的知识，今天看了一下Hadoop中的HDFS(分布式文件系统)中是怎么将文件写入HDFS中的，在将文件写入HDFS的时候有一件事情也在发生，就是文件复本的写入，这就又要牵扯到一个东西，就是文件复本的布局，今天就来谈谈文件的复本在datanode上是怎么个布局法。

       首先来说说文件复本是什么，其实从字面上也就知道了，其实他就是我们写入文件一模一样的东西，就是把文件复制了几份，在Hadoop中一般情况下复制数量是3份(这3个复本的datanode分布好后会构成一个管线)。为什么要复制了？就是为了防止数据丢失，当 一个datanode上的数据丢失或者损坏后，其他的节点上还有复本，就是为了这样才有了复本的出现。

        我们知道，namenode是领导，它负责统筹规划，因此数据块和 它们的复本分配到哪个datanode上也要听从他的指挥。它也不是随便乱分配的，它需要在”可靠性“，”写入宽带 “和”读取宽带“之间来权衡好。如果把所有的复本都写在一个datanode上的话，它的”写入宽带“最小，这个想也想得出，它不用把数据传出去嘛，它的复制管线都是在单一的节点上运行，但是这样如果该节点发生了故障，块中的数据就会丢失，也就是它不提供真实的”冗余“，  还有虽然它的”写入宽带很小“但是在同一机架上”读取宽带“很高，另一方面，把他们放在不同的数据中心，那样可以最大限度的提高冗余，但是宽带的损耗非常大。

         hadoop的默认布局策略是在运行客户端的节点上放第1个复本（如果客户端运行在集群之外，就随机的选择一个节点，但是系统会避免挑选那些存储太满或太忙的节点）。第2个复本放在与第1个不同且是随机选择的另外的机架中的节点上。第3个复本与第2个复本放在同一个机架上面，且是随机选择的一个节点，其他的复本放在集群中随机选择的节点上面，但是系统会尽量避免在相同的机架上面放太多的复本。

          一旦选定了复本的放置的位置，就会根据网络拓扑创建一个管线，如下图为一个典型的复本管线：

 

总的来说，这一方法不仅提供了很好的稳定性，数据不容易丢失（数据块存储在两个机架中）同时实现了很好的负载均衡，包括写入宽带（写入操作只要遍历一个交换机），读取性能（可以从两个机架中进行选择读取）和集群中块的均匀分布（客户端只在本地机架写入一个块）。

 

PS:以上的内容参考自《Hadoop 权威指南》。