副本存放策略：
基於機架感知當複製因子為3時，hdfs的放置策略是在編寫器位於datanode上時將乙個副本放在本地計算機上，否則放在隨機datanode上，另乙個副本放在另乙個（遠端）機架上的節點上，最後乙個在同乙個遠端機架的不同節點上。此策略可以減少機架間寫入流量，從而提高寫入效能。機架故障的可能性遠小於節點故障的可能性; 此策略不會影響資料可靠性和可用性保證。但是，它確實減少了讀取資料時使用的聚合網路頻寬，因為塊只放在兩個唯一的機架而不是三個。使用此策略時，檔案的副本不會均勻分布在機架上。三分之二的副本位於乙個機架上，另外三分之一均勻分布在剩餘的機架上。此策略可提高寫入效能，而不會影響資料可靠性或讀取效能。
如果複製因子大於3，則隨機確定第4個及以下副本的放置，同時保持每個機架的副本數量低於上限（基本上是（副本-1）/機架+ 2）。
由於namenode不允許datanode具有同一塊的多個副本，因此建立的最大副本數是此時datanode的總數。來自apache官網。我的總結：(簡而言之，副本數的數量要小於等於datanode的數量)。
副本存放策略
副本的存放策略 1 資料的安全 2 資料塊的負載均衡 這種方案不是一種最完美的方案 兩個問題 1 概念 給乙個資料塊的多個副本選取合適的儲存節點，來保障資料塊的安全 是說將乙個資料塊的三個副本放在三個不同的節點，而不是將乙個檔案的多個不同的資料塊放在不同的節點。2 具體實現 不同機架 不同機房 不同...
HDFS副本存放策略
第乙個block副本放在和client所在的node裡 如果是集群外提交，則隨機挑選一台磁碟不太慢 cpu不太忙的節點上 第二個副本放置在與第乙個節點不同的機架中的node中 隨機選擇 第三個副本和第二個在同乙個機架，隨機放在不同的node中。如果還有更多的副本就隨機放在集群的node裡。流水線複製...
HDFS副本存放策略
資料分塊儲存和副本的存放，是保證可靠性和高效能的關鍵 將每個檔案的資料進行分塊儲存，每乙個資料塊又儲存有多個副本。這些資料塊副本分布在不同的機器節點上 設定備份數 方法一 配置檔案hdfs site.xml dfs.replication 3方法二 通過命令修改備份數 bin hadoop fs s...