HDFS中的每个文件都存储为一系列block。除最后一个block外，block大小相同。为什么？有可能改变它吗？ 最佳答案 不，您无法更改此行为。文件对应的block大小和block数取决于配置属性dfs.blocksize例如:如果你想在HDFS中保存一个大小为130MB的文件，block大小为64MB，那么将创建3个block:前两个block的大小均为64MB，第三个block的大小为2MB.如果你想让第3个block的大小与前两个block相同，那么就会浪费资源。 关于hado
如果我有一个1GB的可拆分压缩文件，默认情况下block大小和输入拆分大小为128MB，那么将创建8个block和8个输入拆分。当mapreduce读取压缩block时，它是解压缩的，解压缩后block的大小变为200MB。但是这个分配的输入拆分是128MB，那么剩下的82MB是如何处理的。是否由下一个输入拆分处理？是否增加了相同的输入拆分大小？ 最佳答案 这是我的理解:假设1GB压缩数据=2GB解压缩数据所以你有16个数据block，Bzip2知道block边界，因为bzip2文件提供block之间的同步标记。因此bzip2将数据
在阅读《Hadoop:权威指南》这本书时，我遇到了这个page使用以下行:名称节点也知道给定文件的所有block所在的数据节点，但是，它不会持久存储block位置，因为此信息是在系统启动时从数据节点重建的。我很难理解这是如何工作的。比方说，我在复制因子为3的8节点集群上复制了一个1GB的文件。因此每个数据节点将有1个block，这些block将被复制到其他节点上，从而使每个节点上的block总数有效地达到3.现在namenode应该保留一个包含每个block位置的索引。但是根据文本，如果namenode不存储block位置持久，那么在集群关闭并重新启动后它们将如何重建。无法判断哪个bl
我有一个在配置单元中创建的表test。它由idate分区，经常需要插入分区。这可以将文件留在只有几行的hdfs上。hadoopfs-ls/db/test/idate=1989-04-01Found3items-rwxrwxrwx3deployersupergroup7102015-04-2611:33/db/test/idate=1989-04-01/000000_0-rwxrwxrwx3deployersupergroup7102015-04-2611:33/db/test/idate=1989-04-01/000001_0-rwxrwxrwx3deployersupergroup7
我正在使用日志分析工具。我在Hadoop中使用YARN日志聚合功能。当我执行此操作时，Hadoop日志文件太大，以至于某些API方法无法将文件内容完全读入内存。我想匹配文件中的多行block，其中第一行包含字符串[map]而最后一行包含[\map]-我认为我可以基于正则表达式来做到这一点。常用的BufferedReader无法满足我的要求。我的问题是:是否有另一种方法可以逐行检查文件，检查那些与我的正则表达式匹配的内容？附言我真的不想将文件拆分成多个较小的文件来处理，因为我担心这会导致找不到某些匹配的内容，因为我可能会在匹配block的中间拆分文件。以下是日志文件的片段-我想要[MAP
有没有人发现在Hadoop中增加block大小时性能会下降？我们正在建立一个集群，我们预计每天需要存储大量数据(100GB)，所以我的想法是我们可以大量增加block大小。但是，有人担心它是否会减慢将要运行的MapReduce作业的速度。我能看到它发生的唯一方式是，如果block的数量少于可以在集群上运行的任务的数量。有人有关于这个主题的任何其他信息吗？ 最佳答案 这里有几点需要考虑:不推荐太小的文件-文件系统元数据保存在名称节点内存中-文件数量的硬件限制。HDFS上的默认block大小为64MB，但在生产服务器中最常见的情况是12
我有aproblemhadoop数据集被拆分成太多数据block。给定一个已经存在的hadoop数据集，有没有办法将其block组合成更少但更大的block？有没有办法给pig或hadoop-streaming.jar(cloudera)一个他们将输出分成的block数的上限？ 最佳答案 如果您想要更大的block大小，请仅在pig脚本上的相应作业上设置所需的block大小值setdfs.block.size134217728;或者你也可以增加最小拆分大小，因为拆分大小是根据公式计算的max(minsplitsize,min(max
我试图了解HDFS文件系统block大小与底层物理文件系统block大小之间的关系。根据我的理解，hdfs只是一个虚拟文件系统，它将实际数据存储在底层物理文件系统上。hadoop2中的HDFSblock大小为128MB；然而，在大多数基于Linux的文件系统中，block大小为4KB。我的问题:Q1)当一个HDFSblock被写入实际文件系统时，它会写入底层文件系统的多个block吗？那就是对于单个HDFSblock，它必须写入128*1024KB/4KB-->32,768个block？Q2)如果上面是正确的，那是不是需要在磁头上进行大量寻道？是不是很费时间的过程？Hadoop如何高效
我对Hadoop的概念有点困惑。Hadoopblock大小、拆分大小和block大小之间有什么区别？提前致谢。 最佳答案 block大小和block大小相同。拆分大小可能与block/block大小不同。MapReduce算法不适用于文件的物理block。它适用于逻辑输入拆分。输入拆分取决于记录的写入位置。一条记录可能跨越两个映射器。HDFS的设置方式是，它将非常大的文件分解成大块(例如，测量128MB)，并将这些block的三个副本存储在集群中的不同节点上。HDFS不知道这些文件的内容。为解决此问题，Hadoop使用存储在文件bl
我有很多(多达数十万个)小文件，每个10-100Kb。我的HDFSblock大小等于128MB。我的复制因子等于1。为每个小文件分配HDFSblock有什么缺点吗？我见过非常矛盾的答案:AnswerwhichsaidthesmallestfiletakesthewholeblockAnswerwhichsaidthatHDFSiscleverenough,andsmallfilewilltakesmall_file_size+300bytesofmetadata我在thisanswer中做了一个测试，它证明第二个选项是正确的——HDFS不会为小文件分配整个block。但是，从HDFS批
