hadoop节点HDFS(Hadoop Distributed File System)数据分片

简介: 【5月更文挑战第17天】

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Hadoop Distributed File System (HDFS) 在 Hadoop 中是数据的存储基石,它采用了一种分布式存储的方式来处理大规模数据集。在 HDFS 中,数据分片(Data Partitioning)是数据处理的关键步骤之一,它有助于在集群中并行处理数据。以下是关于 HDFS 数据分片的详细解释:

  1. 数据块(Block)

    • HDFS 将文件分割成多个固定大小的数据块(Block)进行存储。
    • 默认情况下,一个 Block 的大小为 128MB(但在旧版本的 Hadoop 中,这个值可能是 64MB)。
    • 如果文件大小小于 Block 大小,则该文件不会占据整个 Block 的空间。
  2. 数据分片(Data Splitting)

    • 在 Hadoop 的 MapReduce 作业中,数据分片(Splitting)是数据处理的初步阶段。
    • 数据分片是将输入数据逻辑上划分为多个片段(Splits),以便 Map 阶段可以并行处理这些片段。
    • 分片大小(Split Size)通常与 Block 大小相关,但不一定完全相等。
    • 分片的大小由多个因素决定,包括文件大小、配置的 Map 任务数量、HDFS Block 大小以及 mapred.min.split.sizemapred.max.split.size 等参数。
  3. 数据分片过程

    • 当 Hadoop 作业被提交时,JobTracker(或 ResourceManager 在 YARN 架构中)会调用 FileInputFormat 的 getSplits() 方法来确定输入数据的分片。
    • getSplits() 方法会基于文件的 Block 信息和配置参数来计算每个分片的起始和结束位置。
    • 对于每个分片,Hadoop 会启动一个 Map 任务来处理该分片的数据。
  4. 分片与 Block 的关系

    • 分片是在逻辑上对输入数据进行的划分,而 Block 是 HDFS 中物理存储数据的单位。
    • 一个分片可能包含多个 Block,也可能一个 Block 被多个分片共享。
    • 通常情况下,为了提高数据本地性和处理效率,Hadoop 会尽量将分片与 Block 对齐。
  5. 数据分片的重要性

    • 合理的数据分片能够充分利用集群的计算资源,提高数据处理的速度和效率。
    • 通过调整分片大小和数量,可以影响 Map 任务的并行度和执行效率。
    • 适当的分片策略还能减少跨节点数据传输的开销,降低网络负载。

总结来说,HDFS 的数据分片是 Hadoop 处理大规模数据集的关键步骤之一。通过将数据逻辑上划分为多个分片,Hadoop 能够在集群中并行处理这些数据,从而提高数据处理的速度和效率。

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