hadoop在默认的情况下,split和hdfs的block的大小是一样的,这样容易造成误解认为两者是一样的
原创
2022-05-25 18:15:07
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一、定义1、block:block是物理切块,在文件上传到HDFS文件系统后,对大文将以每128MB的大小切分若干,存放在不同的DataNode上;2、split:split是逻辑切片,在mapreduce中的map task开始之前,将文件按照指定的大小切割成若干个部分,每一部分称为一个split,默认是split的大小与block的大小相等,均为128MB。注意:在hadoop1.x版本中,b
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2023-08-11 10:30:24
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概念文件系统磁盘进行读写的最小单位:数据块,文件系统构建于磁盘之上,文件系统的块大小是磁盘块的整数倍。文件系统块一般为几千字节,磁盘块一般512字节。hdfs的block、pocket、chunkblock hdfs的块,常说的block,是这三个里最大的单位。默认128MB(配置参数:dfs.block.size)。128MB的原因:块太小会增加寻址时间;块太大会减少Map的任务(通常
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2023-09-16 12:52:30
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hdfs block默认为64G,HDFS中小于一个块大小的文件不会占据整个块的空间.为何HDFS中的块如此之大?HDFS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.namenode横向扩展
原创
2016-05-24 14:30:16
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When a request for rows from a table is issued, Oracle may determine through the cost-based optimizer, which index access path is best for finding rows in a table. During this index lookup process, if
原创
2011-08-09 10:32:41
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Hadoop - HDFS简介Hadoop Distributed File System,分布式文件系统架构Block数据块;基本存储单位,一般大小为64M(配置大的块主要是因为:1)减少搜寻时间,一般硬盘传输速率比寻道时间要快,大的块可以减少寻道时间;2)减少管理块的数据开销,每个块都需要在NameNode上有对应的记录;3)对数据块进行读写,减少建立网络的连接成本)一个大文件会被拆分成一个个
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2023-07-12 15:21:28
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### Hadoop Block 恢复及其机制
Hadoop 是一个广泛使用的分布式计算框架,它的核心组件 HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个高容错性的文件系统,专为大数据存储而设计。HDFS 将文件切分为多个块(Block),然后将这些块分布在集群的不同节点上。当数据节点发生故障时,HDFS 有能力自动恢复数据块,确保数据的完整性和可用性。本文将探讨
一、数据备份相关概念1.1 数据备份的目的? 数据被误删除 或 设备损害导致数据丢失 ,是备份文件恢复数据。1.2数据备份方式?物理备份: 指定备份库和表对应的文件cp -r /var/lib/mysql /opt/mysql.bakcp -r /var/lib/mysql/bbsdb /opt/bbsdb.bakrm -rf /var/lib/mysql/bbsdbcp
Oracle索引分裂(Index Block Split)索引分裂:index block split : 就是索引块的分裂,当一次DML 事务操作修改了索引块上的数据,但是旧有的索引块没有足够的空间去容纳新修改的数据,那么将分裂出一个新的索引块,旧有块的部分数据放到新开辟的索引块上去.分裂的类型:根节点分裂,分支节点分裂,叶节点分裂(最频繁发生,对性能影响最直接)按照数据迁移量的比例,将索引分
原创
2021-04-10 00:50:22
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Oracle索引分裂(Index Block Split)索引分裂:index block split : 就是索引块的分裂,当一次DML 事务操作修改了索引块上的数据,但是旧有的索引块没有足够的空间去容纳新修改的数据,那么将分裂出一个新的索引块,旧有块的部分数据放到新开辟的索引块上去.分裂的类型:根节点分裂,分支节点分裂,叶节点分裂(最频繁发生,对性能影响最直接)按照数据迁移量的比例,将索引分
原创
2021-04-16 22:00:33
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Table of Contents一.前言二. block 大小设置原则:最小化寻址开销,减少网络传输.三、为什么HDFS中块(block)不能设置太大,也不能设置太小?四、 HDFS中块(block)的大小为什么设置为128M? 一.前言HDFS中存储数据是以块(block,这只是一个逻辑概念)的形式存储在DataNode,block大小可通过设置HADOOP_HOME/etc/had
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2023-07-12 12:55:14
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# 如何实现Hadoop Split命令
## 概述
在开始教授如何实现Hadoop Split命令之前,首先需要了解Split命令的作用和使用场景。Split命令是Hadoop中的一个重要命令,用于将一个大文件切分成多个小文件,以便更高效地进行并行处理。在本文中,我将向你详细介绍如何实现Hadoop Split命令。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
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2023-08-17 08:27:31
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# Hadoop Block 原理探讨
Hadoop 是一款广泛使用的开源框架,专为大数据存储与处理设计。Hadoop 的核心组件之一是 Hadoop Distributed File System (HDFS),它使用了一种称为"Block"的机制来进行数据存储。本文将深入探讨 Hadoop Block 的工作原理,并通过示例代码帮助大家更好地理解这一概念。
## 1. 什么是 Hadoop
原创
2024-09-24 05:00:13
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前言:大数据系列包括hadoop,zookeeper,hive,flume,kafka,hbase,storm,spark等组件,我在这里会很详细跟大家分享集群的搭建和全部组件的使用,会有具体的案例。HDFS API操作实现步骤:1.创建java工程(Map/Reduce Project)2.导入hadoop依赖jar包连接namenode以及读取hdfs中指定文件@Test
public voi
Hadoop (HDFS)Hadoop Distributed File System,分布式文件系统架构中的基本概念block基本存储单位,一般64M,比数据库中的页要大很多基本的读写单位,类似于磁盘的页,每次都是读写一个块每个块都会被复制到多台机器,默认复制3份配置大的block 减少搜寻时间,一般硬盘传输速率比寻道时间要快,大的块可以减少寻道时间每个块都需要在NameNode上有对应的记录对
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2024-01-22 22:55:22
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参考文章:kudu介绍文章内容来源于官网文档:http://kudu.apache.org/docs/index.html一、kudu介绍 Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统,是Apache Hadoop生态圈的成员之一(incubating),专门为了对快速变化的数据进行快速的分析,填补了以往Hadoop存储层的空缺。1 功能上的空白&
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2023-09-22 12:53:42
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hadoop的分块有两部分,其中第一部分更为人熟知一点。第一部分就是数据的划分(即把File划分成Block),这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.xml里配置选项进行划分。<property>
<name>dfs.block.size</name>
<va
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2023-07-11 19:33:39
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使用目的传统的方式去数据的处理对于大量数据是非常低效的,因此,使用一种称为MapReduce的算法谷歌解决了这个问题。这个算法将任务分成小份,并将它们分配到多台计算机,并且从这些机器收集结果并综合,形成了结果数据集。传统:Hadoop:Hadoop的架构在其核心,Hadoop主要有两个层次,即:加工/计算层(MapReduce),以及存储层(Hadoop分布式文件系统)。MapReduceMapR
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2023-09-20 17:23:49
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HDFS中block不能设置太大,也不能太小 在HDFS中存储数据是以块(block)的形式存放在DataNode中的,块(block)的大小可以通过设置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;寻址时间:HDFS中找到目标文件块(block)所需要的时间。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
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2023-07-04 13:32:41
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内容:#1.Linux查看系统块大小
#2.Linux 块大小(Block Size)详解
#3.linux下如何查看和修改系统BLOCK的大小
#4.为什么Linux默认页大小是4KB
#5.设置区块大小,发挥RAID上LVM及EXT的最佳性能
#6.搬运学习博客链接#1.Linux查看系统块大小1)fdisk -l查看block sizefdisk -l /dev/sda12)stat命令查看
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2023-07-06 11:57:03
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