Hadoop数据重分布的逻辑流程可以归纳为以下几个步骤：
启动Rebalance程序：这是一个独立的进程，与NameNode分开执行。系统管理员可以通过特定的命令来启动或停止数据重分布程序，确保其可管理性。
获取DataNode情况：Rebalance Server首先会从NameNode中获取所有的DataNode情况，这包括每一个DataNode的磁盘使用情况。这是数据重分布的基础信息，用于后续的计算和决策。
计算数据移动：Rebalance Server根据获取的DataNode情况，计算出哪些机器需要将数据移动，以及哪些机器可以接受移动的数据。同时，它还会从NameNode中获取需要移动的数据分布情况。
确定数据块移动方案：在掌握了需要移动的数据和可以接受数据的节点后，Rebalance Server会进一步计算出可以将哪一台机器的block移动到另一台机器中去，以确保数据分布的均衡性。
执行数据移动：根据Rebalance Server的计算结果，需要移动block的机器会将数据移动到目的机器上，并同时删除自己机器上的相应block数据。这个过程中需要注意资源占用，如网络带宽，以确保数据移动不会对集群的其他操作造成过大影响。
获取并评估执行结果：数据移动完成后，Rebalance Server会获取到本次数据移动的执行结果，并评估是否达到了预期的平衡状态。如果没有达到平衡或者还有数据可以移动，那么Rebalance程序会继续执行上述过程，直到HDFS集群达到平衡的标准为止。
在整个流程中，需要特别注意的是数据的备份数在重分布过程中不能改变，以确保数据的完整性和可靠性。同时，Hadoop的Balancer程序提供了灵活的启动和停止命令，以及平衡状态的磁盘使用率偏差值设置，使得数据重分布过程更加可控和高效。
