接着上一篇来说。上篇说了hadoop网络拓扑的构成及其相应的网络位置转换方式，本篇主要讲通过两种方式来配置机架感知。一种是通过配置一个脚本来进行映射；另一种是通过实现DNSToSwitchMapping接口的resolve()方法来完成网络位置的映射。
hadoop自身是没有机架感知能力的，必须通过人为的设定来达到这个目的。在FSNamesystem类中的resolveNetworkLocation()方法负载进行网络位置的转换。其中dnsToSwitchMapping变量代表了完成具体转换工作的类，其值如下：
1 this.dnsToSwitchMapping = ReflectionUtils.newInstance(
2 conf.getClass("topology.node.switch.mapping.impl", ScriptBasedMapping.class,
3 DNSToSwitchMapping.class), conf);
也就是说dnsToSwitchMapping的值由“core-site.xml”配置文件中的"topology.node.switch.mapping.impl"参数指定。默认值为ScriptBasedMapping，也就是通过读提前写好的脚本文件来进行网络位置映射的。但如果这个脚本没有配置的话，那就使用默认值“default-rack”作为所有结点的网络位置。
下面就先说说第一种配置机架感知的方法，使用脚本来完成网络位置的映射。这需要在“core-site.xml”配置文件中的“topology.script.file.name”参数中指定脚本文件的位置。在wiki上找到一个官方的配置脚本，可以参考一下。首先是shell脚本：
1 HADOOP_CONF=/etc/hadoop/conf
2
3 while [ $# -gt 0 ] ; do //$#代表执行命令时输入的参数个数
4 nodeArg=$1
5 exec< ${HADOOP_CONF}/topology.data //读入文件
6 result=""
7 while read line ; do //循环遍历文件内容
8 ar=( $line )
9 if [ "${ar[0]}" = "$nodeArg" ] ; then
10 result="${ar[1]}"
11 fi
12 done
13 shift
14 if [ -z "$result" ] ; then
15 echo -n "/default/rack "
16 else
17 echo -n "$result "
18 fi
19 done
topology.data文件格式如下：
tt156 /dc1/rack1 tt163 /dc1/rack1 tt164 /dc1/rack2 tt165 /dc1/rack2 10.32.11.156 /dc1/rack1 10.32.11.163 /dc1/rack1 10.32.11.164 /dc1/rack2 10.32.11.165 /dc1/rack2
我是把原来topology.data文件内容改了下，把hostname也添加进去了，这样保证正确性。因为JobTracker是通过hostname进行映射的。
网上也有用Python脚本和C语言写的，但我对Python不是很熟，所以在这里就不说了。总结上边的内容，可以知道，不管用什么脚本来写，最重要的就是接收参数，完成网络位置映射并将结果输出。这样系统就能够接收到合适结果。
第二种配置机架感知的方法是通过实现DNSToSwitchMapping接口，重写resolve()方法完成的。这就需要自己写个java类来完成映射了。然后在“core-site.xml”配置文件中的“topology.node.switch.mapping.impl”指定自己的实现类。这样的话，在进行网络位置解析的时候，就会调用自己类中的resolve()方法来完成转换了。我写的比较简单，能完成功能就好，代码如下(大神飞过)：
1 public class MyResolveNetworkTopology implements DNSToSwitchMapping {
2
3 private String[] hostnameLists = {"tt156", "tt163", "tt164", "tt165"};
4 private String[] ipLists = {"10.32.11.156", "10.32.11.163", "10.32.11.164", "10.32.11.165"};
5 private String[] resolvedLists = {"/dc1/rack1", "/dc1/rack1", "/dc1/rack2", "/dc1/rack2"};
6
7 @Override
8 public List<String> resolve(List<String> names) {
9 names = NetUtils.normalizeHostNames(names);
10
11 List <String> result = new ArrayList<String>(names.size());
12 if (names.isEmpty()) {
13 return result;
14 }
15
16 for (int i = 0; i < names.size(); i++) {
17 String name = names.get(i);
18 for(int j = 0; j < hostnameLists.length; j++){
19 if(name.equals(hostnameLists[j])) {
20 result.add(resolvedLists[j]);
21 } else if(name.equals(ipLists[j])) {
22 result.add(resolvedLists[j]);
23 }
24 }
25 }
26 return result;
27 }
28 }
我把这个自定义的MyResolveNetworkTopology类放在了core包的org.apache.hadoop.net目录下。所以在“core-site.xml”文件中的配置如下：
<property>
<name>topology.node.switch.mapping.impl</name>
<value>org.apache.hadoop.net.MyResolveNetworkTopology</value>
<description> The default implementation of the DNSToSwitchMapping. It
invokes a script specified in topology.script.file.name to resolve
node names. If the value for topology.script.file.name is not set, the
default value of DEFAULT_RACK is returned for all node names.
</description>
</property>
以上两种方法在配置完成后，会在NameNode和JobTracker的log中打印出如下信息：
2015-05-26 20:47:20,665 INFO org.apache.hadoop.net.NetworkTopology: Adding a new node: /dc1/rack1/tt163
2015-05-26 20:47:20,689 INFO org.apache.hadoop.net.NetworkTopology: Adding a new node: /dc1/rack1/tt156
.......
这就说明机架感知配置成功了。
总结一下以上两种方式。通过脚本配置的方式，灵活性很高，但是执行效率较低。因为系统要从jvm转到shell去执行；java类的方式性能较高，但是编译之后就无法改变了，所以灵活程度较低。所以要根据具体情况来选择策略.
本文基于hadoop1.2.1。如有错误，还请指正
参考文章：http://wiki.apache.org/hadoop/topology_rack_awareness_scripts
