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大多数的叫法都是副本放置策略，实质上是HDFS对所有数据的位置放置策略，并非只是针对数据的副本。因此Hadoop的源码里有block replicator(configuration)、 BlockPlacementPolicy(具体逻辑源码)两种叫法。

主要用途：上传文件时决定文件在HDFS上存储的位置（具体到datanode上的具体存储介质，如具体到存储在哪块硬盘）；rebalance、datanode退出集群、副本数量更改等导致数据移动的操作中，数据移动的具体位置。

BlockPlacementPolicy

BlockPlacementPolicy 作为虚基类提供了基本的接口，具体的子类重点实现下面 选择副本 、 验证副本放置是否满足要求 、 选择能够删除的副本 三个函数：

 /**

   * 核心的副本放置策略实现，返回副本放置数量的存储位置

   * **如果有效节点数量不够（少于副本数），返回尽可能多的节点，而非失败**

   *

   * @param srcPath 上传文件的路径

   * @param numOfReplicas 除下面chosen参数里已经选择的datanode，还需要的副本数量

   * @param writer 写数据的机器, null if not in the cluster. 一般用于放置第一个副本以降低网络通信

   * @param chosen 已经选择的节点

   * @param returnChosenNodes 返回结果里是否包含chosen的datanode

   * @param excludedNodes 不选的节点

   * @param blocksize 块大小

   * @return 排序好的选择结果

   */

  public abstract DatanodeStorageInfo[] chooseTarget(String srcPath,

                                             int numOfReplicas,

                                             Node writer,

                                             List<DatanodeStorageInfo> chosen,

                                             boolean returnChosenNodes,

                                             Set<Node> excludedNodes,

                                             long blocksize,

                                             BlockStoragePolicy storagePolicy);

  /**

   * 判断传入的放置方式是否符合要求

   */

  abstract public BlockPlacementStatus verifyBlockPlacement(

      DatanodeInfo[] locs, int numOfReplicas);

    /**

   * 当副本数量较多时，选择需要删除的节点

   */

  abstract public List<DatanodeStorageInfo> chooseReplicasToDelete(

      Collection<DatanodeStorageInfo> candidates, int expectedNumOfReplicas,

      List<StorageType> excessTypes, DatanodeDescriptor addedNode,

      DatanodeDescriptor delNodeHint);

Hadoop 提供的 BlockPlacementPolicy 实现

Hadoop提供了BlockPlacementPolicyDefault、BlockPlacementPolicyWithNodeGroup、AvailableSpaceBlockPlacementPolicy三种实现（hadoop 2.7.7）。

其中BlockPlacementPolicyDefault是经典三副本策略的实现：第一个副本尽可能放在写入数据的节点，第二个副本放在与第一个副本不在同一机架下的节点，第三个副本与第二副本放在同一个机架。

通过改变dfs.block.replicator.classname 能够选择具体的实现类，默认值为org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockPlacementPolicyDefault。（Hadoop 2.7.7下，貌似不同版本的Hadoop的命名还不一样，而且2.7.7默认的配置文件里还没有，需要在源码中查）

BlockPlacementPolicyDefault 源码阅读

  public abstract DatanodeStorageInfo[] chooseTarget(String srcPath,

                                             int numOfReplicas,

                                             Node writer,

                                             List<DatanodeStorageInfo> chosen,

                                             boolean returnChosenNodes,

                                             Set<Node> excludedNodes,

                                             long blocksize,

                                             BlockStoragePolicy storagePolicy);

chooseTarget函数实现了具体的三副本策略。各种特殊情况（如只有1个副本、datanode数量不够、集群拓扑不满足要求等）的考虑让代码看起来比较复杂，常规情况直接跟着调试代码走会跳过很多异常处理部分，便于裂解正常流程。

在副本的选择上用了各种带chooseTarget函数，注意有几个函数结果是通过参数传出而不是返回值。

主要实现思路：

各种变量初始化
考虑favoredNodes的放置
除满足条件的favoredNodes后的副本放置策略（三副本）
结果排序

首先

srcPath没有被考虑，被直接舍弃：

return chooseTarget(numOfReplicas, writer, chosenNodes, returnChosenNodes,

        excludedNodes, blocksize, storagePolicy, flags); // ignore srcPath

因此默认的副本放置策略，在同一文件包含多个block时，每个block的存储位置独立考虑，并非存储在同一datanode。

处理favoredNodes

上传文件时可以指定favoredNodes（默认为空），首先对favoredNodes所在的节点判断是否合适。如果满足条件的节点数还低于副本数，则添加新的副本。

 // --------------Choose favored nodes ---------------

 // 从favored nodes中选择，在上传文件时可以指定

 List<DatanodeStorageInfo> results = new ArrayList<>();

 boolean avoidStaleNodes = stats != null

     && stats.isAvoidingStaleDataNodesForWrite();

 int maxNodesAndReplicas[] = getMaxNodesPerRack(0, numOfReplicas);

 numOfReplicas = maxNodesAndReplicas[0];

 int maxNodesPerRack = maxNodesAndReplicas[1];

 chooseFavouredNodes(src, numOfReplicas, favoredNodes,

     favoriteAndExcludedNodes, blocksize, maxNodesPerRack, results,

     avoidStaleNodes, storageTypes);

 // ---------------如果满足要求的favored nodes数量不足-----------

 if (results.size() < numOfReplicas) {

   // Not enough favored nodes, choose other nodes, based on block

   // placement policy (HDFS-9393).

   numOfReplicas -= results.size();

   for (DatanodeStorageInfo storage : results) {

     // add localMachine and related nodes to favoriteAndExcludedNodes

     addToExcludedNodes(storage.getDatanodeDescriptor(),

         favoriteAndExcludedNodes);

   }

   DatanodeStorageInfo[] remainingTargets =

       chooseTarget(src, numOfReplicas, writer,

           new ArrayList<DatanodeStorageInfo>(numOfReplicas), false,

           favoriteAndExcludedNodes, blocksize, storagePolicy, flags);

   for (int i = 0; i < remainingTargets.length; i++) {

     results.add(remainingTargets[i]);

   }

 }

三副本选择

实现逻辑在 chooseTargetInOrder(…) 函数中

// 第一个副本的选择

if (numOfResults == 0) {

  writer = chooseLocalStorage(writer, excludedNodes, blocksize,

      maxNodesPerRack, results, avoidStaleNodes, storageTypes, true)

      .getDatanodeDescriptor();

  if (--numOfReplicas == 0) {

    return writer;

  }

}

// 选择与第一个副本不在同一Rack下的第二个副本

final DatanodeDescriptor dn0 = results.get(0).getDatanodeDescriptor();

if (numOfResults <= 1) {

  chooseRemoteRack(1, dn0, excludedNodes, blocksize, maxNodesPerRack,

      results, avoidStaleNodes, storageTypes);

  if (--numOfReplicas == 0) {

    return writer;

  }

}

// 第三个副本

if (numOfResults <= 2) {

  final DatanodeDescriptor dn1 = results.get(1).getDatanodeDescriptor();

  // 第一、二副本在同一Rack下时选第三个副本

  // （前面的favoredNodes以及集群条件可能造成这种情况）

  if (clusterMap.isOnSameRack(dn0, dn1)) {

    chooseRemoteRack(1, dn0, excludedNodes, blocksize, maxNodesPerRack,

        results, avoidStaleNodes, storageTypes);

  } else if (newBlock){ // 正常情况，第二副本的localRack下选第三副本

    chooseLocalRack(dn1, excludedNodes, blocksize, maxNodesPerRack,

        results, avoidStaleNodes, storageTypes);

  } else {  // 其它的以外

    chooseLocalRack(writer, excludedNodes, blocksize, maxNodesPerRack,

        results, avoidStaleNodes, storageTypes);

  }

  if (--numOfReplicas == 0) {

    return writer;

  }

}

// 如果副本数量还没到0，剩下的副本随机选择

chooseRandom(numOfReplicas, NodeBase.ROOT, excludedNodes, blocksize,

    maxNodesPerRack, results, avoidStaleNodes, storageTypes);

return writer;

再到具体的选择

选择具体的存储位置被上面包装到了 chooseRemoteRack 和 chooseLocalRack 两个函数。

实际调用时只是 chooseRandom 函数，在限定的rack下选择一个随机的节点。

源码阅读的几个注意

代码在直接阅读时各种跳，但主线思路比较明确。主要带来阅读困难的位置：

很多函数调用不是通过返回值传出结果，而是通过参数。
注意某些if后的return会直接返回结果，后面的代码不会被调用。
递归的形式多次调用同一个函数以选择多个副本。
很多代码为了避免一些特殊情况，可以暂时略过（如catch里的异常处理）。

修改HDFS默认的副本放置机制

可以选择直接复制或继承BlockPlacementPolicyDefault的实现，或者直接继承BlockPlacementPolicy类编写对应的接口具体实现。

将编译好的jar包放入$HADOOP_PREFIX/share/hadoop/common下（或者其它的Hadoop jar包路径）。

改变dfs.block.replicator.classname 为上面的实现类，要带包的名称。

RackAwareness 机架感知

Hadoop 并不能自动检测集群的机架状态，而是要预先设置机架的状态，通过脚本或java类将datanode的ip转换成具体的机架上的位置。

官方文档介绍了基本思路，虽然实现上介绍得不是太清楚，只要将输入的ip转换成”/rackNum”的形式即可。

https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/RackAwareness.html

巴特西

Hadoop 副本放置策略的源码阅读和设置