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
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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(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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# 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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Hadoop InputFormat介绍1 概述我们在编写MapReduce程序的时候，在设置输入格式的时候，会调用如下代码：job.setInputFormatClass(KeyVakueTextInputFormat.class)通过上面的代码来保证输入的文件是按照我们想要的格式被读取，所有的输入格式都继承于InputFormat，这是一个抽象类，其子类有专门用于读取普通文件的FileInpu
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2023-09-21 17:11:06
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假设A和B两个人，各自拿着10000元去投资股票市场，最终，两个人按照相同的标准在几千支股票中圈定了其中的两支他们认为一样优秀的股票：X和Y。由于每个人的资金量限制，于是，他们每个人只能最终选择一支股票，要么是X，要么是Y。最终，A选择了X；B选择了Y。10个月后，A的X股票跌了20%，而B的Y股票涨了20%——让我们假设这结果纯粹是运气所至。在目前这种情况下，A和B的心态...
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2010-01-12 18:28:00
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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
Who should decide when software is ready to be released? In many proje
原创
2022-12-23 18:18:17
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Hadoop案例之自定义分片策略解决大量小文件问题1.默认的分片策略TextInputFormat应该都知道默认的TextInputFormat是一行行的读取文件内容，这对于一个或几个超大型的文件来说并没有什么问题，但是在实验读取大量小文件的时候，性能及其低下。1.1实验过程分别有5个文件夹，每个文件夹下有不同数量（1-2千个）的小文件（10+k大小），总量大概有8k+个文件，使用CLI命令上传到
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2023-07-24 10:09:19
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# 理解 Hadoop 的分片原理
Hadoop 的分片（Sharding）是其核心特性之一，它允许用户将大量数据分散在多个节点上进行并行处理。这样，Hadoop 可以在大规模数据集上高效地执行任务。为了帮助刚入行的开发者理解 Hadoop 的分片原理，以下将详细介绍这一流程，包括如何在代码中实现分片，以及有效地利用 Hadoop 的 API。
## 一、Hadoop 的分片流程
在进行 H
大厂为具体描述对象，每家公司有其特殊的流程，因此所描述的流程不一定适合所有公司。只是提供一个大厂裁员的逻辑框架，具体操作上可能存在流程和操作上的节点增加以及前后顺序变化。京东、阿里、美团等等，各个大厂相继开启了裁员，几乎涉及所有岗位，裁员的情况五花八门，小P裁，高P也裁；绩效不好的裁，绩效好的也裁；盈利的业务线裁，不盈...
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2023-07-31 16:31:45
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目录知识要点MapReduce策略理念工作流程分片(split)的划分map任务数量和reduce任务数量的确定shuffle过程YARN架构概述工作流程一、环境准备1.centos单机配置2.虚拟机克隆二、搭建HDFS集群1.配置文件修改2.启动服务3.测试三、配置yarn和mapreduce1.配置文件修改2.启动服务3.测试四、其他设置五、mapreduce任务测试1.新建测试文件并上传至H
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2024-07-17 18:30:48
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# Hadoop Parquet分片
## 介绍
Hadoop是一个用于处理大规模数据的开源框架，而Parquet是一种高效的列式存储格式。在Hadoop中使用Parquet进行数据存储和处理可以提高查询性能和减少存储空间。本文将介绍如何在Hadoop中使用Parquet进行数据分片。
## Parquet简介
Parquet是一种用于存储大规模结构化数据的列式存储格式。与传统的行式存储格
原创
2023-12-19 10:21:27
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42. 昨日笔试：有四个人，他们每次一起出去玩的时候，用同时剪刀包袱锤的方式决定谁请客。设计一种方法，使得他们只需出一次，就可以决定请客的人，并且每个人请客的几率相同，均为 25%。四个人，每个人都可能出剪刀包袱锤，假设分别为0，1，2；则4个人，都有可能出0，1，2；加起来和为0-8；计算出0-8，每个数字和出现的概率，平均分配给每个人即可，我没有计算；如果加不行，在可以考虑
原创
2023-02-17 09:25:24
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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之HDFS分布式文件系统 特点：高容错性：多副本策略高扩展性：可部署在廉价的机子一、组成架构NameNode存储数据块存放位置的元数据（映射信息）配置副本策略管理HDFS的命名空间处理Client的请求DataNode数据存储的节点，以文件块的形式进行存储，分布在不同机架，节点上执行数据块的读/写任务块的大小可以通过配置参数 ( dfs.blocksize）来规定，默认大小在Hadoo
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2023-11-14 16:58:36
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# Hadoop中使用Zstd进行数据压缩和分片
在大数据处理中，数据的压缩和分片是非常重要的工作。Hadoop作为一个分布式计算框架，经常需要处理大量的数据，因此对数据的压缩和分片技术也有着很高的要求。本文将介绍如何在Hadoop中使用Zstd算法进行数据的压缩和分片。
## 什么是Zstd算法
Zstd是一种快速的压缩算法，由Facebook开发，并且在Hadoop中得到了广泛的应用。它
原创
2024-03-01 07:40:52
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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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初学Hadoop，很多同学都会反映说，Hadoop体系好复杂，里面涉及到太多的技术知识点了，还没开始学就已经觉得很难了。确实，对于初学者来说，尤其是没有基础的菜鸟们，Hadoop学习不容易。今天我们就从Hadoop初学的角度，来聊聊Hadoop入门理论基础学习。 Hadoop的出现，其实是顺应了大数据的发展趋势的。在Hadoop出现之前，对于大规模数据的处理，通过原先的传统解决方案已经很难实现了，
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2023-05-22 09:13:01
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第 1 章 Hadoop 概述1.1 Hadoop 是什么Hadoop是什么
1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。1.2 Hadoop 发展历史（了解）Hadoop发展历史1）Hadoop创始人Doug Cutting，为了实现与Goo
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2023-09-11 16:58:04
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