Hadoop 中分割大小和 block 大小之间的关系是什么？正如我在 this 中读到的那样，拆分大小必须是 block 大小的 n 倍(n 是一个整数且 n > 0)，这是正确的吗？ split size和block size之间有什么必然的关系吗？
最佳答案
HDFS架构中有 block 的概念。 HDFS 使用的典型 block 大小为 64 MB。当我们将一个大文件放入 HDFS 时，它被分成 64 MB 的 block (基于 block 的默认配置)，假设你有一个 1GB 的文件并且你想将该文件放入 HDFS，那么将有 1GB/64MB = 16 个拆分/ block ，这些 block 将分布在 DataNode 中。根据您的集群配置，这些 block / block 将驻留在不同的不同 DataNode 上。
数据拆分基于文件偏移发生。拆分文件并将其存储到不同的 block 中的目的是并行处理和数据故障转移。
block 大小和拆分大小之间的差异。
Split 是数据的逻辑拆分，主要用于在 Hadoop 生态系统上使用 Map/Reduce 程序或其他数据处理技术进行数据处理时使用。拆分大小是用户定义的值，您可以根据您的数据量(您正在处理的数据量)选择自己的拆分大小。
Split 主要用于控制Map/Reduce 程序中Mapper 的数量。如果您没有在 Map/Reduce 程序中定义任何输入分割大小，那么默认的 HDFS block 分割将被视为输入分割。
示例:
假设您有一个 100MB 的文件，HDFS 默认的 block 配置是 64MB，那么它将被分成 2 个分割并占用 2 个 block 。现在你有一个 Map/Reduce 程序来处理这些数据，但是你没有指定任何输入分割，然后根据 block 的数量(2 个 block )输入分割将被考虑用于 Map/Reduce 处理，并且将为此分配 2 个映射器工作。
但是假设，您在 Map/Reduce 程序中指定了拆分大小(比如 100MB)，那么两个 block (2 个 block )将被视为 Map/Reduce 处理的单个拆分，并且将为此分配 1 个 Mapper工作。
假设，您在 Map/Reduce 程序中指定了拆分大小(例如 25MB)，那么 Map/Reduce 程序将有 4 个输入拆分，并且将为该作业分配 4 个 Mapper。
结论:
关于hadoop - Hadoop 中的拆分大小与 block 大小，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30549261/
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