# 深入理解Hadoop中的HDFS块与输入分片
Hadoop是一个广泛应用于大数据处理的框架，核心组件之一是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。在HDFS中，文件被分成称为“块”的小部分，而这与 Hadoop 的输入分片密切相关。在这篇文章中，我们将探讨HDFS块的概念，如何与输入分片相互联系，以及在代码示例中如何展示这一过程。
## HDFS块的概念
在HDFS中，文件被切分成固定大
HDFS的数据块
磁盘数据块是磁盘进行数据读/写的最小单位，一般是512字节,
而HDFS中也有数据块，默认为64MB。所以HDFS上的大文件被分为许多个chunk.而HDFS上的小文件（小于64MB)的文件不会占据整个块的空间。
HDFS数据块设置大的原因是减少寻址开销，数据备份也是以块为单位的。
用hadoop fsck / -files -blocks 命令可以检查HDFS根目录(/
原创
2012-05-26 10:49:30
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(一) Map输入数据块的切分算法（基于hadoop源码 1.0.1）：
（1）分片算法 MapTask的个数据主要取决于InputFormat通过对输入数据调用getSplit()方法分割为若干个分片数据，即InputSplit数。hadoop中切片大小主要由以下几个因素：blockSize:块大小minSize:最小分片大小，由参数
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2023-11-08 19:02:04
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1.Hadoop与HDFS的关系Hadoop实现了一个分布式文件系统，即Hadoop Distributed File System，简称HDFS。对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统，所以，很多时候，我们也叫它DFS（Distributed File System）。可以理解为HDFS是Hadoop中的一个部件。文件系统由三部分组成：文件管理软件、被管理文件、文件存储结
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2023-07-18 11:21:35
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1、shuffle阶段shuffle，即洗牌的意思，在Map阶段到reduce阶段过程中，我们可以对数据进行分区、排序、规约、分组操作，这个过程会打乱其原有的顺序，具体如下在MapTask到ReduceTask的过程，会经过网络，而这个过程会经过一次“洗牌”，也就是所谓的shuffle更具体的MapReduce阶段可概括为下图1.1分区（partition）分区：将数据分成不同的文件，本质是将不同
一、块的概念1. 概念HDFS的本质是一个文件系统，特点是分布式，需要在多台机器启动多个NN，DN进程组成一个分布式系统HDFS不支持对一个文件的并发写入，也不支持对文件的随机修改，不适合存储小文件(存储小文件时会降低NN的服务能力)2. HDFS的块大小块大小可以通过hdfs-site.xml中的dfs.blocksize进行配置， 如果不配置，那么在hadoop1.x时，dfs.blocksi
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2023-12-13 09:26:14
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一 HDFS概念1.1 概念HDFS，它是一个文件系统，全称：Hadoop Distributed File System，用于存储文件通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。1.2 组成1）HDFS集群包括，NameNode和DataNode以及Secondary Namenode。2）NameNode负责管理整个文件系统的元数据，以
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2024-01-17 09:57:00
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数据倾斜顾名思义就是数据分派不均匀，是对分布式系统或者集群产生的海量数据分配问题。对应大数据行业，处理的数据量可能都是BP或者TP级的，需要多台机器进行集群处理，如果存在分配不合理的情况，就会极大的影响集群任务处理的效率。故数据倾斜，就是由于数据处理任务在任务分配时，对拥有相同处理资源的机器，数据量分配不均造成的集群整体处理效率低下的问题。Hadoop的数据分配主要有数据分片，数据分区和数据下载，
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2023-11-29 14:33:00
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Hadoop的两大核心是HDFS和MapReduce。今天简单谈一下自己对HDFS的认识，由于刚刚入门，如果有不正确的地方，欢迎批评指正。1.块 HDFS中最核心的一个概念叫块。同普通操作系统中的磁盘块一样（关于普通文件系统的磁盘块，请参考：javascript:void(0)），它的作用是为了分摊磁盘的读写开销，因为在大量数据之间通过磁盘寻址开销是非常大的。HDFS的一个块要比普通文件系统
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2023-07-12 13:28:11
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HDFS 文件块大小HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64MHDFS的块比磁盘的块大，其目的是为了最小化寻址开销。如果块设置得足够大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。因而，传输一个由多个块组成的文件的时间取决于磁盘传输速率。如果寻址时间
原创
2021-06-03 13:31:33
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传统分布式文件系统的缺点负载不均衡网络带宽稀缺HDFS块的大小固定 就没那么容易出现负载均衡问题和网络稀缺的问题 Hadoop1.x 64MB Hadoop2.x 128MB Hadoop3.x 256MBHDFS块是HDFS系统最小的储存单元 块的大小是可以用户定义的 文件会按着块的大小拆分成多个块 保证一个块存储在一个datanonde节点上 保证数据安全使用副冗余机制所有块大小一致最后一个块
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2023-10-24 09:41:05
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HDFS主要组件1、数据块（Block） HDFS中的文件是以数据块的形式存储的，默认最基本的存储单位是128MB的数据块，也就是说，存储在HDFS中的文件都会被分割成128MB一块的数据进行存储，如果文件本身小于128MB，则按照实际大小进行存储，并不占用整个数据库空间。 HDFS的数据块
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2023-09-04 06:48:12
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关于“谁决定Hadoop输入的分片”的问题，首先要明确的是Hadoop在处理大数据时如何将输入数据分为多个片段，以便实现分布式处理。分片是Hadoop处理大数据的核心机制之一，其性能与整个系统的高效性息息相关，下面将对这一过程进行系统性的分析。
### 背景定位
在大数据时代，Hadoop因其处理海量数据的能力而广泛应用于各种行业。理解Hadoop输入的分片如何决策，对于优化数据处理过程至关重
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。背景随着数据量越
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2023-08-18 20:46:38
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HDFS数据块：与一般文件系统一样，HDFS也有块（block）的概念，HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块作为独立的存储单元。与通常的磁盘文件系统不同的是：HDFS中小于一个块大小的文件不会占据整个块的空间（当一个1MB的文件存储在一个128MB的块中时，文件只使用1MB的磁盘空间，而不是128MB）设置数据块的好处：（1）一个文件的大小可以大于集群任意节点磁盘的容量（2）容易对数据进行备
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2024-08-29 11:39:30
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1.分片（splits）相关概念由InputFormat这个接口来定义的，其中有个getSplits方法。这里有一个新的概念：fileSplit。每个map处理一个fileSplit，所以有多少个fileSplit就有多少个map（map数并不是单纯的由用户设置决定的）。 我们来看一下hadoop分片splits的源码：long goalSize = totalSize / (numSplits
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2023-07-20 17:15:24
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本篇博客主要是对hadoop hdfs的故障排除，主要包括：NameNode故障的处理，集群安全模式和磁盘修复。有不好的地方欢迎各位大佬斧正！感谢！
目录nn故障处理集群安全模式&磁盘修复简介哪些场景会进入到安全模式退出安全模式的条件基本语法实操01，启动集群进入安全模式实操02，磁盘修复实操03 nn故障处理 1、情景 NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了，如何恢复N
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2023-12-27 12:11:36
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HDFS是基于Java的文件系统，可在Hadoop生态系统中提供可扩展且可靠的数据存储。因此，我们需要了解基本的HDFS配置和命令才能正常使用它。在使用之前，我们首先讨论如何配置安装HDFS。Hadoop以及HDFS都运行在java环境中，因此我们都需要安装JDK： 设置namenode节点到datanode节点的免密登陆 1、本地免密登录 2、跨主机免密登陆
HDFS是什么？ 1：是Hadoop Distribut File System的简称 2：是hadoop分布式文件系统 3：是hadoop核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在分布式文件系统解决大数据存储问题。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。HDFS使用Master和Slave结构对集群进行
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2023-09-14 14:15:04
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# Hadoop中常见的输入分片策略
在Hadoop中，输入数据通常会被划分为多个分片（input splits），以便在集群中并行处理。这些分片可以根据不同的策略进行划分，以实现更高效的数据处理和计算。下面介绍一些常见的Hadoop输入分片策略及其代码示例。
## 1. 默认分片策略
默认情况下，Hadoop使用的是FileInputFormat类来进行输入数据的分片，默认的输入分片大小是
原创
2024-03-04 06:07:37
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