MAC M1大数据0-1成神篇-21 hdfs机架感知策略

本文介绍了Hadoop集群中节点间的距离计算,包括相同节点、同一机架、同一IDC和不同IDC节点的距离。机架感知策略确保副本分散在不同位置以提高安全性,首选考虑与客户端同节点或资源丰富的节点,然后选择不同机架和同机架的节点,以优化可靠性、可用性和带宽消耗。

进入主题:

  • 节点距离
    • distance(/D1/R1/H1,/D1/R1/H1)=0相同的datanode
    • distance(/D1/R1/H1,/D1/R1/H3)=2同一rack下的不同datanode
    • distance(/D1/R1/H1,/D1/R2/H4)=4同一IDC下的不同datanode
    • distance(/D1/R1/H1,/D2/R3/H7)=6不同IDC下的datanode
  • 机架感知
    • 机架感知(rack awareness)是为了保证副本在集群的安全性
    • 我们需要将副本放在不同的DN节点上,节点也需要一定的考量
      • 可靠性、可用性、带宽消耗
    • 第一个节点
      • 集群内部(优先考虑和客户端相同节点作为第一个节点)
      • 集群外部(选择资源丰富且不繁忙的节点为第一个节点)
    • 第二个节点
      • 选择和第一个节点不同机架的其他节点
    • 第三个节点
      • 与第二个节点相同机架的其他节点
    • 第N个节点
      • 与前面节点不重复的其他节点
    •  

完毕。 

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