互联网公司的 Hadoop 集群一般都会比较大，几百台服务器会分布在不同的机架上，甚至在不同的机房。出于保证数据安全性和数据传输的高效性的平衡考虑，HDFS希望不同节点之间的通信能够尽量发生在同一个机架之内，而不是跨机架和跨机房。同时，NameNode 在分配 Block 的存储位置的时候，会尽可能把数据块的副本放到多个机架甚至机房中，防止机架出现事故或者机房出现事故时候的数据丢失问题发生。

　　这就是 HDFS 的机架感知，首先机房和机架的信息是需要用户自己配置的，HDFS 没法做到自动感知，然后根据配置的信息，NameNode 会有如下的副本放置策略。

　　- 第一个 block 副本放在 Client 所在的服务器，如果 client 不在集群服务器中，则这第一个 DataNode 会随机选择。

　　- 第二个副本放置在与第一个节点不同的机架中的节点中，保证机架间的高可用。

　　- 第三个有不同机房则跨机房随机放置在某个节点上；只有一个机房则和第二副本在同一个机架，随机放在不同的节点中。

　　- 更多的副本，则继续随机放置，需要注意的是一个节点最多放置一个副本。

　　HDFS 读流程中如何找到最佳节点? 这个放置策略其实也就是上一篇中提到的 HDFS 读流程中如何找到最佳节点的答案。读的过程，会首先找离 Client 最近的 DataNode，保证读的高效避免资源浪费，先后顺序依次是：

　　1. 与 Client 在同一服务器

　　2. 在同一机架

　　3. 在同一个机房

　　4. 跨机房

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