版本：Apache Hadoop 1.0.3

Hadoop集群节点通常会跨很多个机架，增加节点的情况时有发生，而且很多时候节点的磁盘容量还不统一，有大有小，所以集群节点非常容易出现磁盘利用不平衡的情况，一些节点的磁盘快用光了，另外一些节点磁盘容量还剩余很多。这会导致一些问题，首先是一些机器磁盘读写很频繁，另外一些机器很闲；MR任务分配到一个没有相应数据块的节点上时，需要从其它机器上拿数据，占用大量的网络带宽，又拖慢了任务执行的时间。

如何尽量避免这些情况的发生呢？首先要配置机架感知，把一部分数据分配到其它机架内的节点上；即使这样还不够，仍然会出现不数据存放不平衡的现象，我们还需要balancer。

balancer的话，可以使用命令bin/start-balancer.sh -threshold N。

balancer过程有点复杂，但是有一点，再平衡时会优先考虑同一机架内的节点。例如有两个机架，机架1和机架2，其中节点A位于机架1内，当集群再平衡时，系统会优先把节点A的数据块平衡到机架1中的其它节点，而不是机架2的节点。这样，当再平衡结束时，会导致数据块在整个HDFS集群中的分布仍然不平衡。所以在建设Hadoop集群时应该考虑到这个情况，最好把磁盘容量大的节点和磁盘容量小的节点混合安排进一个机架。

我们重点来看机架感知。

Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份，存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份，不同机架的某一节点上一份。这样如果本地数据损坏，节点可以从同一机架内的相邻节点拿到数据，速度肯定比从跨机架节点上��数据要快；同时，如果整个机架的网络出现异常，也能保证在其它机架的节点上找到数据。

那么Hadoop是如何确定任意两个节点是位于同一机架，还是跨机架的呢？答案就是机架感知。

HDFS集群在启动时会检查机架感知配置，根据配置对节点进行一次扫描转换，得到节点的机架ID，相同ID的节点肯定位于同一机架。问题是，Hadoop并不能智能识别节点位于哪个机架，它需要我们告诉集群哪些节点属于哪些机架，然后集群才能得到这些节点的机架ID。我们需要配置一下，使机架感知生效。

在core-site.xml中有一个参数，topology.script.file.name,该参数通常指定一个脚本，用来输出节点与机架的对应关系。最简单的示例是hadoop wiki中的一个脚本，参考：http://wiki.apache.org/hadoop/topology_rack_awareness_scripts。

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topology.data的格式为：节点（ip或主机名） /交换机xx/机架xx

需要注意的是，在Namenode上，该文件中的节点必须使用IP，使用主机名无效，而Jobtracker上，

该文件中的节点必须使用主机名，使用IP无效。这经过了本人的亲自试验。