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
1, hdfs设计：减少硬件错误的危害，流式数据访问，大规模数据集，简单的一致性模型2，特点：1）移动计算的代价比移动数据的代价低在异构的软硬件平台间的可移植性2）局限性不适合低延迟性数据访问。可使用Hbase解决。不能高效存储小文件。对NameNode压力大。不支持多用户写入及任意修改文件。只能进行对文件的追加操作。3，基本概念1）块：操作系统中的文件块大小为几千字节，而磁盘块的大小为512KB
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2024-04-22 20:14:59
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1.1 HDFS产生背景随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。1.2 HDFS定义HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它
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2024-04-08 15:51:01
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目录HDFS概述HDFS产生背景及定义HDFS优缺点HDFS优点：1、高容错性2、适合批处理3、适合大数据处理4、流式文件访问5、可构建在廉价机器上HDFS劣势：1、低延时数据访问2、小文件存储3、并发写入、文件随机修改体系架构1. namenode：主/从架构中的主。2. datanode：是主/从架构中的从。3. clinet：客户端。4. secondary namenode：次级namen
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2024-08-08 15:36:36
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MapReduce中，分片、分区、排序和分组（Group）的关系图： 分片大小对于HDFS中存储的一个文件，要进行Map处理前，需要将它切分成多个块，才能分配给不同的MapTask去执行。 分片的数量等于启动的MapTask的数量。默认情况下，分片的大小就是HDFS的blockSize。Map阶段的对数据文件的切片，使用如下判断逻辑：protected long compute
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2023-10-12 11:43:46
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问题MapReduce Application中mapper的数目和分片的数目是一样的，可是分片数目和什么有关呢？默认情况下。分片和输入文件的分块数是相等的。也不全然相等，假设block size大小事128M，文件大小为128.1M，文件的block数目为2。可是application执行过程中。你会发现分片数目是1，而不是2，当中的机理，后面会分析有的程序会设置map的数目，那么map数目是
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2024-06-26 12:53:27
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1.1、数据块(block)1.1.1.HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。HDFS上的文件被划分为块大小的多个分块，作为独立的存储单元，称为数据块1.1.3.不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。每个磁盘都有默认的数据块大小，这是磁盘进行数据读/写的最小单位。构
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2024-04-03 22:36:31
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HDFS是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——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；
重要特性如下：
（1）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6
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2024-03-25 16:07:55
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[color=blue][size=x-large][b]一、HDFS的基本概念[/b][/size][/color]
[size=large][b]1.1、数据块(block)[/b][/size]
[color=red][b]HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。[/b][/
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2024-05-21 23:28:36
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流程分析：Map端：1．每个输入分片会让一个map任务来处理，默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为128M）为一个分片，当然我们也可以设置块的大小（一个分片大小决定于分片最大值,分片最小值和块大小 ,一般对应块大小）。map数以及分片大小的决定原理：计算分片大小的公式是：goalSize = totalSize / mapred.map.tasks minSize = max {mapr
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2024-05-02 21:39:12
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每个磁盘都有默认的数据块大小，这是磁盘进行数据读写的最小单位。构建于单个磁盘上的文件系统通过磁盘块来管理该文件系统中的块，该文件系统块的大小可以是磁盘块的数倍。文件系统一般为几千字节，而磁盘块一般为512字节。 HDFS同样也有块的概念，但是它大得多，默认为64MB。与单一磁盘上的文件系统相似
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2024-02-26 20:54:19
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HDFS的特性（优缺点）HDFS适用场景1、海量数据存储： HDFS可横向扩展，其存储的文件可以支持PB级别或更高级别的数据存储。2、高容错性：数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可构建在廉价的机器上，实现线性扩展。当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，进行负载均衡，将数据分发和备份数据均衡到新的节点上。3、商用硬件：Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件上。它是设计运行在商用
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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数据块每个磁盘都有默认的数据块大小，这是磁盘进行数据 读/写的最小单位。构建于每个磁盘之上的文件系统通过磁盘块来管理该文件系统中的块，该文件系统的大小可以是磁盘块的整数倍。文件系统块一般为几千字节，而磁盘块一般为512字节。这些信息对于需要读写文件的用户来说是透明的。尽管如此，系统仍然提供了一些工具(df、fsck)来维护文件系统，由它们对文件系统中的块进行操作。HDFS有块的概念，块大小默认为1
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2024-03-15 09:30:43
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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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HDFSHDFS 是一种典型的分布式文件系统，但其不是唯一的分布式文件系统HDFS 是一种新型的文件系统，不同于传统的文件系统，新型文件系统解决了传统文件系统存在的负载不均衡与网络瓶颈问题。但归根结底、这些弊端都是由传统文件系统所存在的文件存储大小不均衡造成的：文件在拆分时导致某些磁盘利用率过高等等注意：HDFS 选择使用 块机制 来解决这个问题，HDFS 中，每个块的大小为 128 MBHDFS
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2024-07-28 11:14:03
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HDFS和MapReduce实训第1关：WordCount词频统计第2关：HDFS文件读写第3关：倒排索引第4关： 网页排序——PageRank算法 HDFS和MapReduce实训Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，以满足在低性能的集群上实现对高容错，高并发的大数据集的高速运算和存储的需要。Hadoop支持超大文
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2024-08-16 21:31:00
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Apache Hadoop有2个核心的组件，他们分别是：HDFS： HDFS是一个分布式文件系统集群，它可以将大的文件分裂成块并将他们冗余地分布在多个节点上，HDFS是运行在用户空间的文件系统MapReduce： MapReduce是函数式编程领域分布式计算中的一个编程模型，这个模型是专门用于查询/处理存储在HDFS中的大量数据 HDFSNameNodenamenode将整个源
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2024-01-12 10:46:09
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一、 HDFS和MapReduce优缺点 1、HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System，即Hadoop分布式文件系统，它是Hadoop的核心子项目。实际上，Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象，它提供了文件系统实现的各类接口， 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现，但HDFS是各种抽
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2024-03-23 17:36:59
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# 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
