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
