目录getSplits()分析切片流程总结InputSplit vs Block 任务提交流程：WordCount.main() -> Job.waitForCompletion() -> Job.submit() -> Job.connect() -> Cluster.Cluster() -> Cluster.ini
众所周知，HDFS中以数据块（block）为单位进行存储管理。本文简单介绍一下HDFS中数据块（block）的概念，以及众多分布式存储系统（不止是HDFS）使用block作为存储管理基本单位的意义。数据块数据块的概念并不陌生，在磁盘中，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，磁盘块一般为512字节。在分布式文件系统中，数据块一般远大于磁盘块的大小，并且为磁盘块大小的整数倍，
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2023-06-19 13:56:39
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block块大小为什么是128M？ 磁盘寻址时间：10ms左右 I/O速率：100M/s 要让文件的寻址时间不会占用太多的文件读写时间，通常是1%；10ms*100 = 1s;所以让文件块的大小在100M左右，100M转换为二进制就是128MBlock概念： 磁盘有默认的数据
上课时和老师讨论到的一个问题，这里是讨论后记录下来的结果，因为网上也很少查到相关讨论这个话题的内容，所以我也不肯定这是否完全是原因，但经仔细思考，下面的几点确实有其存在的合理性在HDFS里面，data node上的块大小默认是64MB(或者是128MB或256MB)问题: 为什么64MB(或128MB或256MB)是最优选择？为什么不能远少于64MB(或128MB或256MB) （普通文件系统的数
现在记录一下为什么HDFS上一个block设置128M，参考了博客进行理解。block块为什么设置的比较大这是一个经典的面试题，需要从性能和储存上来考虑。传输性能上考虑在硬盘上读取数据就是一个个的扇区读取的，读取的最小单位是扇区sector，一个扇区大小一般为512byte，如果要读取到一个数据，需要完成寻址操作和读取操作，就首先找到数据存储的地方，让磁头找到要读取的扇区，然后读取。
HDFS系统
在HDFS里面，data node上的块大小默认是64MB(或者是128MB或256MB) 问题: 为什么64MB(或128MB或256MB)是最优选择？ 1.为什么不能远少于64MB(或128MB或256MB) （普通文件系统的数据块大小一般为4KB） a.减少硬盘寻道时间(disk seek time) HDFS设计前提是支持大容量的流式数据操作，所以即使是一般的数据读
3.1、核心概念数据块： 每个磁盘都有默认数据大小，是磁盘进行读写的最小单位，HDFS 1.x 默认数据块大小为64M在HDFS 2.0 默认大小为128M。(当文件/数据小于一个快的大小时不会占据整个块空间。如：一个1M的文件存储在一个128M的快中时文件只会使用1M而不是128M).NameNode:HDFS集群的管理节点，一个集群一般只会有一台活动的NameNode(存放元数据)。
Block概念磁盘有一个Block size的概念，它是磁盘读/写数据的最小单位。构建在这样的磁盘上的文件系统也是通过块来管理数据的，文件系统的块通常是磁盘块的整数倍。文件系统的块一般为几千字节(byte)，磁盘块一般为512字节(byte)。HDFS也有Block的概念，但它的块是一个很大的单元，默认是64MB。像硬盘中的文件系统一样，在HDFS中的文件将会按块大小进行分解，并作为独立的单元进行
基本概念Block1.Block是HDFS中数据存储的基本形式,即在HDFS中,所有数据都是以Block形式来存储2.从Hadoop2.x开始,如果不指定,那么Block的默认大小是134217728B(128M)。可以通过dfs.blocksize来修改,单位是字节3.如果一个文件不足一个Block的默认大小,那么这个文件是多大,所对应的Block就是多大。例如一个文件是50M,上传到HDFS上
被问到hadoop的HDFS的block默认存储大小想都没想直接回答64M。。。抱着学习的心态，我们去官网一探究竟hadoop1.2.1hadoop2.6.0hadoop2.7.0hadoop2.7.2
原创
2022-02-09 18:02:47
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Block（前文翻译的“块”，术语翻译成中文总是感觉很别扭，以后术语还是使用原文） 磁盘的block大小，是可以读写的最小单位。单一磁盘文件系统处理这些block中的数据，它通常是磁盘block大小的整数倍。文件系统的block大小通常是几kb，而磁盘block通常是512b。这对于只是简单读写任意长度文件的文件系统使用者来说是透明的。尽管如此，还是有一些工具来
HDFS 系统架构Block：数据块，磁盘读写的基本单位– HDFS默认数据块大小64MB– 磁盘块一般为512B– 原因：块增大可以减少寻址时间，降低寻址时间/文件传输时间，若寻址时间为10ms，磁盘传输速率为100MB/s，那么该比例仅为1%– 数据块过大也不好，因为一个MapReduce通常以一个块作为输入，块过大会导致整体任务数量过小，降低作业处理速度Block副本放置策略（机架感知策略）
前言在现有的HDFS中，NameNode扮演着一个十分重要的角色。它不仅需要处理集群中所有文件相关的操作（此处可理解为INode相关的操作），它还要处理更小粒度级别的操作，也就是block块级别的操作。随着HDFS的快速迭代发展，它所需要执行的操作也越来越重了。另一方面，一旦集群的数据量规模大幅度扩展的时候，相应的INode文件、block块数据信息将会耗掉NameNode大量的内存，这将会大大降
1、HDFS 基本概念1.1 BlockBlock是一块磁盘当中最小的单位，HDFS中的Block是一个很大的单元。在HDFS中的文件将会按块大小进行分解，并作为独立的单元进行存储。Block概念 磁盘有一个Block size的概念，它是磁盘读/写数据的最小单位。构建在这样的磁盘上的文件系统也是通过块来管理数据的，文件系统的块通常是磁盘块的整数倍。文件系统的块一般为几千字节(byte)，磁盘块
HDFS写数据流程（客户端如何把数据写入到HDFS集群中）1.HDFS client客户端访问HDFS会先创建一个Distributed System(分布式文件系统)对象，向NameNode发出请求上传文件，NameNode会检查自己的目录树来判断是否有权限或者有改目录存在。2.NameNode校验完成会把DataNode首地址信息回传给客户端。3.客户端会创建一个FSDataOutputeSt
ceph是一个流行的开源分布式存储系统，它被广泛用于构建大规模的云存储平台。在ceph系统中，默认的block size在很大程度上影响着系统的性能和存储效率。在本文中，我们将讨论ceph默认block size的重要性以及如何选择合适的block size来优化系统性能。
首先，让我们了解一下block size的概念。在ceph系统中，数据被分割成一个个大小固定的块，这些块被称为block。
三种搭建方式一文搞定：伪分布式、分布式、高可用，来吧，往下看配置：vmware15 centos6.5-mini jdk1.8 Hadoop-2.6.51、HDFS伪分布式搭建步骤：(1) 配置免密登录 node01->node01ssh-keygen -t rsa ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@node01(2) 配置JDKex
1. Blocks（块）
硬盘上有块，代表能够读取和写入的最小的data单位，通常是512字节。
基于单硬盘的文件系统也有块的概念，通常是把硬盘上的一组块集合在一起成为一个块，一般有几KB大小。
这些对于文件系统的使用者都是透明的，使用者只知道往硬盘上写了一定大小的文件，或从硬盘上读了一定大小的文件。当然有些维护命令，比如df和fsck，就是在块级上的操作。
块（block）的大小可以通过设置HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml中dfs.blocksize来实现； 在Hadoop2.x的版本中，文件块的默认大小是128M，老版本中默认是64M； 原理： 文件块越大，寻址时间越短，但磁盘传输时间越长； 文件块越小，寻址时间越长，但磁盘传输时间越短。block大小设置原则： 减少硬盘寻道时间(disk seek time
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2023-07-06 18:53:40
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资源相关参数(1)以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效（配置文件名:mapred-default.xml) 1.mapreduce.map.memory.mb 一个MapTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果MapTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。 2.mapreduce.reduce.memory.mb 一个ReduceTask可使用的资
