如何通过HDFS数据平衡策略实现长尾数据分布的优化？

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一、数据节点间数据平均1.1、介绍+Hadoop+分布式文件系统（Hadoop+Distributed File System，HDFS），简称HDFS，是一种设计用于在通用硬件上高效存储超大文件数据的分布式文件系统。它被设计成适用于运行在通用硬件上的分布式文件系统，特别适合于存储海量数据。与现有分布式文件系统相比，HDFS具有许多特点。

一、datanode之间的数据平衡 1.1、介绍

​ Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed FilSystem），简称 HDFS，被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多的共同点。HDFS 是一个高容错性的文件系统，提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS 是 Apache Hadoop Core 项目一部分。
​ Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新的数据节点。当HDFS出现不平衡状况的时候，将引发很多问题，比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势，机器之间无法达到更好的网络带宽使用率，机器磁盘无法利用等等。可见，保证HDFS中的数据平衡是非常重要的

1.2、原则

1. 在执行数据重分布的过程中，必须保证数据不能出现丢失，不能改变数据的备份数，不能改变每一个rack中所具备的block数量。
2. 系统管理员可以通过一条命令启动数据重分布程序或者停止数据重分布程序。
3. Block在移动的过程中，不能暂用过多的资源，如网络带宽。
4. 数据重分布程序在执行的过程中，不能影响name node的正常工作。

1.3、流程

1. Rebalance程序作为一个独立的进程与name node进行分开执行。