HDFS中block默認保存幾個備份

一、HDFS中block備份的概念和作用

副本（Replication）是Hadoop HDFS中的一個非常重要的特性，作為分散式文件系統的一種實現方式，
HDFS的數據是被切分成一個個固定大小的block，而這些block默認情況下會被分別保存在不同的DataNode上，
並且會有若干備份數來保證數據的安全性，防止因為Node失效而引發的數據丟失。
一般而言，HDFS為每個block副本數建議設為3個，即默認情況下，每個block會被保存三個副本。

為了更好的理解副本的作用，在HDFS架構中可以分為三種角色：Client、NameNode和DataNode，
可以通過下面偽代碼中的示例了解副本的實現方式。

    Client ----> NameNode     ----> DataNode
    write 10 blocks ------> choose 3 DN for each block ------> receive block written ok 
    Client ----> NameNode ------> choose 3 DN for each block ------> read 10 blocks ------> return block data to client

當客戶端向HDFS寫入數據時，數據會被分割成若干個block，然後分別將每個block的副本寫入不同的DataNode中。
當客戶端讀取數據時，NameNode會查詢HDFS元數據信息，然後返回包含block副本位置信息的響應，
然後客戶端可以通過與DataNode交互，獲取數據塊的副本，以此實現數據讀取的目的。

二、3個備份數的優劣分析

那麼，為什麼在HDFS中，block默認保存三個備份呢？其實，這是一個數字的折中考慮。
當副本數過多時，HDFS存儲的空間和網路帶寬的消耗就會劇增，而副本數過少可能會面臨DataNode失效導致數據丟失的風險，
所以副本數為3是為了在數據可靠性和性能資源方面做一個平衡，也是經過很多實踐總結出來的一個較為理想的取值。

具體來說，對於3個備份的優劣分析可以從以下角度入手：

1. 數據可靠性

當HDFS中的某一台機器失效時，NameNode會查詢block副本信息並將該副本從DataNode上刪除，然後將它從其他的副本恢復過來，
以此保持數據的可靠性。如果HDFS中只有一個副本的話，那麼如果該副本所在的機器掛掉，數據就會丟失。
如果副本過多，數據的可靠性就會變得更高，但是這樣會犧牲存儲空間和網路帶寬，而3個副本的情況能夠在存儲空間和帶寬消耗上做到一定的平衡。

2. 數據可用性

當HDFS中的某一台機器失效時，它所存儲的數據塊會由其他機器提供服務以保證數據可用性。由於副本數比較少，這個過程可能會比較耗費時間，
這樣就會導致一定程度上的停滯。當副本數目增加到比較多時，如果一台機器掛掉，剩餘機器將被迅速調度以繼續服務，
當副本數目過多時，即使幾個機器同時掛掉，整個集群依然有足夠的數據副本來提供服務，這樣可以防止停滯。
而3個副本的情況再次在可用性和可靠性之間做到了平衡。

3. 數據存儲容量

隨著副本數目的增加，佔用的磁碟和存儲空間也會隨之增加，所以副本數目不能太多，否則就會消耗太多的資源。
當然，若副本數目過低，數據即不能保證可靠性。三個副本的情況比較適宜。

三、更改HDFS中block備份數的方法

如果默認的3個備份數滿足不了業務需求，用戶也可以自行更改HDFS中block的備份數目，這裡提供兩種方法：

1. 通過配置文件更改備份數目

Hadoop將配置文件分為 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 配置文件，其中 hdfs-site.xml 文件用於配置 HDFS 相關參數。
在這個文件中，有一個參數 dfs.replication 確定了 block 的副本數。可以通過修改這個參數重新設置HDFS中block的備份數目。
其配置信息如下所示：

    <property>
      <name>dfs.replication</name>
      <value>3</value>
    </property>

2. 通過命令更改備份數目

另外一種方法是通過hadoop fs命令修改備份數目。下面的命令將會修改目錄 /path/to/file 的文件副本數為5：

    hadoop fs -setrep -w 5 /path/to/file

結論

在HDFS中，block默認的備份數目為3。這個數目的取值是經過很多實踐總結出來的一個較為理想的取值，可以在數據可靠性和性能資源方面做到一定的平衡。
同時，如果需要修改備份數目，用戶可以通過配置文件或者命令行等多種方式來更改，以滿足不同業務需求。