Hadoop培训内容：HDFS数据副本存放策略

Hadoop培训内容：HDFS数据副本存放策略，副本的存放是HDFS可靠性和高性能的关键。优化的副本存放策略是HDFS区分于其他大部分分布式文件系统的重要特性。这种特性需要做大量的调优，并需要经验的积累。

HDFS采用一种称为机架感知(rack-aware)的策略来改进数据的可靠性、可用性和网络带宽的利用率。目前实现的副本存放策略只是在这个方向上的第一步。实现这个策略的短期目标是验证它在生产环境下的有效性，观察它的行为，为实现更先进的策略打下测试和研究的基础。

大型HDFS集群系统往往运行在跨越多个机架的数据中心，不同机架上的两台机器之间的通信需要经过交换机。在大多数情况下，同一个机架内的两台机器间的带宽会比不同机架的两台机器间的带宽大。

通过一个机架感知的过程，NameNode可以确定每个DataNode所属的机架ID。一个简单但没有优化的策略就是将副本存放在不同的机架上。这样可以有效防止当整个机架失效时数据的丢失，并且允许读数据的时候充分利用多个机架的带宽。这种策略设置可以将副本均匀分布在集群中，有利于组件失效情况下的负载均衡。但是，因为这种策略的一个写操作需要传输数据块到多个机架，因此增加了写的代价。

HDFS默认的副本系数是3，这适用于大多数情况。副本存放策略是将第一个副本存放在本地机架的节点上，将第二个副本放在同一机架的另一个节点上，将第三个副本放在不同机架的节点上。这种策略减少了机架间的数据传输，这就提高了写操作的效率。机架的错误远远比节点的错误少，所以这个策略不会影响数据的可靠性和可用性。

与此同时，因为数据块只放在两个(不是3个)不同的机架上，所以此策略减少了读取数据时需要的网络传输总带宽。在这种策略下，副本并不是均匀分布在不同的机架上。三分之一的副本在一个节点上，三分之一的副本在同一个机架的其他节点上，其他副本均匀分布在剩下的机架中，这一策略在不损害数据可靠性和读取性能的情况下改进了写的性能。

为了降低整体的带宽消耗和读取延时，HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本。如果读取程序的同一个机架上有一个副本，那么就读取该副本;如果一个HDFS集群跨越多个数据中心，那么客户端也将首先读取本地数据中心的副本。