大数据处理当中，数据储存始终是一个重要的环节，从现阶段的市场现状来说，以Hadoop为首的大数据技术框架，仍然占据主流地位，而Hadoop的HDFS，在数据存储方面，仍然得到重用。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲HDFS数据副本存放策略。

HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统，基于廉价的PC集群，就能支持大规模数据集的存储，并且可以通过增加机器来提升存储容量，对于企业而言，提供了低成本的灵活性选择。

HDFS数据副本存放策略

通常来说，HDFS整体的副本冗余策略，是默认保存3个副本的策略。

大型 HDFS 实例通常分布运行在由许多机架组成的集群中，一个机房中有很多机架，一个机架上有多个服务器，不同机架的机器通信需要经过交换机，受带宽等因素的影响，需要更高的网络通信成本。

在默认 3 个副本的情况下，HDFS采用如下的放置策略：

在机架 1 上放置第一个副本；

在另一个机架 2 上放置第二副本；

副本三与副本二放置在同一个机架上；

如果有更多的副本，则随机选择机架，每个机架的副本数量有个上限值，计算方式通常是：(replicas - 1) / racks + 2

这样放置的好处：

避免一个机架出故障，导致所有数据丢失；

同一个机架上的节点通信网络会比不同机架节点通信更好，副本二与副本三放置在同一个机架能够节省带宽；

从单个文件看来，考虑带宽似乎没有多大意义，但是对于大规模数据的情况下，请求并发量大时，网络是非常重要的一个因素，特别是对于写请求，这里要了解 HDFS 写的流程。

因为写副本的过程类似于流水线，先写副本一，但这里写完后就将写成功的结果返回给客户端了。之后由副本一将内容写到副本二，接着由副本二将内容写到副本三。

假设副本三和副本一放置在一个机架上，那么就会产生两次不同机架间的写操作。而目前的情况是副本二和副本三在同一个机架，机架间的写操作只会发生在副本一到副本二之间，副本二和副本三的写操作是在同一个机架，节省了网络流量。

那么HDFS在读取时如何选择副本呢？

为了最大的减少带宽和延迟，HDFS 读取文件采用就近原则，如果与客户端在同一机架上的 DataNode 上存有副本，则直接读取该副本。如果 HDFS 是跨数据中心的，则优先选择同一数据中心的副本。

关于大数据入门，HDFS数据副本存放策略，以上就为大家做了简单的介绍了。HDFS的副本策略，很大程度上来说，保证了其存储的高可靠性，也为后续的数据处理环节，提供更加稳固的支持。