Hadoop文件分片split的原理解析

block是物理块，文件存放到HDFS上后，会将大文件按照每块128MB的大小切分，存放到不同的DataNode上。备迟绝

split是逻辑上的分片，在MapReduce中Map开始之前，会将输入文件按照指定大小切分为多个小片，每一部分对应一个Map Task，默认split的大小与block的大小相同，为128MB。

在 FileInputFormat.getSplits 方法中对文件进行了Split：

split与block的对应关系可以是多对一旦棚，默认一对一：

上面说到的，当剩余大小大于split大小的1.1倍时，进行分仿姿片

我还没有想出问什么是1.1倍，我猜想是为了减少一些分片数量，比如这种情况？

大数据，hadoop就是用来处理李含大数据余扰搭的，你把你的大文件，换一个名字，大数据，你自己就理解了。数据量大了，普通的数据库处理不仅慢，很多都运行不了，所以只能用hadoop这样采用分布式的处理方式处理大数据。

来源：商业智能和数据仓库爱好者

提供，。。商业智能和云计算。。。陪竖拿训。。。。包含。。hadoop

Hadoop中有很多方法可以加入多个数据集。MapReduce提供了Map端和Reduce端的数据连接。这些连接是非平凡的连接，并且可能会是非常昂贵的 *** 作。Pig和Hive也具有同等的能力来旅枯申请连接到多个数据集。Pig提供了复制连接，合并连接和倾斜连接（skewed join），并且Hive提供了map端的连接和完整外部连接来分析数据。

一个重要的事实是，通过使用各种工具，比如MapReduce、Pig和Hive等，数据可以基于它们的内置功能和实际需求来使用它们。至于在Hadoop分析大量数据，Anoop指出，通常，在大数据/Hadoop的世界，一些问题可能并不复杂，并且解决方案也是直截了当的，但面拆睁洞临的挑战是数据量。在这种情况下需要不同的解决办法来解早拿决问题。

一些分析任务是从日志文件中统计明确的ID的数目、在特定的日期范围内改造存储的数据、以及网友排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的多种工具和技术如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout等来解决。这些工具在自定义例程的帮助下可以灵活地扩展它们的能力。

---