互聯網公司的 Hadoop 集群一般都會比較大，幾百臺服務器會分布在不同的機架上，甚至在不同的機房。出于保證數據安全性和數據傳輸的高效性的平衡考慮，HDFS希望不同節(jié)點之間的通信能夠盡量發(fā)生在同一個機架之內，而不是跨機架和跨機房。同時，NameNode 在分配 Block 的存儲位置的時候，會盡可能把數據塊的副本放到多個機架甚至機房中，防止機架出現事故或者機房出現事故時候的數據丟失問題發(fā)生。

　　這就是 HDFS 的機架感知，首先機房和機架的信息是需要用戶自己配置的，HDFS 沒法做到自動感知，然后根據配置的信息，NameNode 會有如下的副本放置策略。

　　- 第一個 block 副本放在 Client 所在的服務器，如果 client 不在集群服務器中，則這第一個 DataNode 會隨機選擇。

　　- 第二個副本放置在與第一個節(jié)點不同的機架中的節(jié)點中，保證機架間的高可用。

　　- 第三個有不同機房則跨機房隨機放置在某個節(jié)點上；只有一個機房則和第二副本在同一個機架，隨機放在不同的節(jié)點中。

　　- 更多的副本，則繼續(xù)隨機放置，需要注意的是一個節(jié)點最多放置一個副本。

　　HDFS 讀流程中如何找到最佳節(jié)點? 這個放置策略其實也就是上一篇中提到的 HDFS 讀流程中如何找到最佳節(jié)點的答案。讀的過程，會首先找離 Client 最近的 DataNode，保證讀的高效避免資源浪費，先后順序依次是：

　　1. 與 Client 在同一服務器

　　2. 在同一機架

　　3. 在同一個機房

　　4. 跨機房

　　更多關于“大數據培訓”的問題，歡迎咨詢千鋒教育在線名師。千鋒教育多年辦學，課程大綱緊跟企業(yè)需求，更科學更嚴謹，每年培養(yǎng)泛IT人才近2萬人。不論你是零基礎還是想提升，都可以找到適合的班型，千鋒教育隨時歡迎你來試聽。　

　　注：本文部分文字和圖片來源于網絡，如有侵權，請聯系刪除。版權歸原作者所有!