Hadoop机架拓扑

在Hadoop中，我了解到可以通过提供机架的IP地址或其相关主机名来配置机架拓扑。 这是否意味着在一个Hadoop集群中，理论上可以在完全不同的地理位置拥有不同的机架，只要它们可以从NameNode访问（可以ping）

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如果是这种情况，我将假定机架感知算法定义的块的复制策略相同。

Hadoop默认情况下是机架感知的，所有节点都位于称为

/default rack

的单个机架下。如果集群在一个数据中心内或跨多个数据中心有多个机架，则必须让hadoop组件（尤其是Namenode）知道这些不同的机架

在Hadoop中，我读到机架拓扑可以通过 提供机架的IP地址或其相关主机名

是的，配置机架拓扑需要一个脚本，该脚本可以生成datanode的IP或主机名到最多一个机架的映射

这是否意味着在一个Hadoop集群中，理论上可以 在完全不同的地理位置安装不同的机架 只要可以从NameNode访问（可以ping）它们

是的，集群中的所有节点都应该可以访问它们。但作为一种最佳实践，不建议在不同的地理位置设置节点，因为这可能会增加节点之间的网络延迟

如果是这种情况，我将假定 机架感知算法定义的块将是相同的

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对。块放置策略对于机架拓扑中的所有变体都是相同的。

默认情况下，Hadoop是机架感知的，并且所有节点都位于称为

/default rack

的单个机架下。如果集群在一个数据中心内或跨多个数据中心有多个机架，则必须让hadoop组件（尤其是Namenode）知道这些不同的机架

在Hadoop中，我读到机架拓扑可以通过 提供机架的IP地址或其相关主机名

是的，配置机架拓扑需要一个脚本，该脚本可以生成datanode的IP或主机名到最多一个机架的映射

这是否意味着在一个Hadoop集群中，理论上可以 在完全不同的地理位置安装不同的机架 只要可以从NameNode访问（可以ping）它们

是的，集群中的所有节点都应该可以访问它们。但作为一种最佳实践，不建议在不同的地理位置设置节点，因为这可能会增加节点之间的网络延迟

如果是这种情况，我将假定 机架感知算法定义的块将是相同的

对。对于机架拓扑中的所有变体，块放置策略是相同的