Hdfs和mapreduce的数据划分

在Hadoop中，数据通常存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并且使用MapReduce编程模型进行处理。在MapReduce中，数据划分的目标是将数据分配到不同的计算节点上，以便并行处理数据并加快处理速度。

数据划分在MapReduce中是由InputFormat类来完成的，这个类负责将输入数据划分成多个InputSplit，每个InputSplit都会被单独的一个Map Task进行处理。InputSplit可以是文件块或文件，具体取决于InputFormat的实现方式。

对于HDFS中的数据，Hadoop提供了一个默认的InputFormat——TextInputFormat，它将输入文件划分成固定大小的块（默认是64MB），每个块作为一个InputSplit。当然，根据实际情况，用户可以自定义InputFormat来进行数据划分。

在MapReduce计算过程中，每个InputSplit都会被分配到一个Map Task进行处理，Map Task会对InputSplit中的数据进行处理，并输出一系列的键值对。这些键值对将被分发到不同的Reducer Task中进行处理。在MapReduce中，数据划分的目标是将数据尽可能均衡地分配到不同的计算节点上，以便提高并行处理效率。

相关问题

介绍一下hdfs和mapreduce的工作原理

HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop中的分布式文件系统，可以存储大规模数据集，具有高可靠性、高容错性和高吞吐量等特点。HDFS将文件划分为多个块（block），并在不同的节点上进行分布式存储，同时提供了数据冗余机制，保证数据的可靠性和容错性。

MapReduce是Hadoop中的分布式计算框架，可以对大规模数据集进行并行处理。MapReduce将数据分为不同的块，每个块都由一个Map任务处理，处理结果再由Reduce任务进行合并。Map任务和Reduce任务可以在不同的节点上并行执行，从而提高了数据处理的效率。

具体来说，MapReduce的工作流程如下：

1. 输入数据被划分为多个块，每个块由一个Map任务处理。
2. Map任务对输入数据进行处理，生成中间结果，中间结果以键值对的形式存储。
3. 中间结果被分组，相同键的结果被分配到同一个Reduce任务中。
4. Reduce任务对中间结果进行合并处理，生成最终结果，最终结果也以键值对的形式存储。
5. 最终结果被输出到指定的存储介质中。

总体来说，HDFS提供了数据的存储和读取功能，MapReduce提供了数据的处理和计算功能，两者联合起来可以实现大规模数据集的分布式存储和处理。

yarn MapReduce hdfs

Yarn, MapReduce和HDFS是Apache Hadoop生态系统中的三个核心组件。

Yarn是Hadoop的资源管理器，负责管理集群中的计算资源和任务调度。它允许多个应用程序在同一集群上同时运行。

MapReduce是Hadoop的计算框架，用于处理大规模数据集。它提供了分布式数据处理和并行计算的能力，可以在大规模数据集上进行高效的数据处理和计算。

HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它将数据划分成多个块，并在集群中的多个节点上进行存储和处理，从而实现了高可靠性、高吞吐量和高扩展性的数据存储。

在Hadoop集群中，Yarn负责资源管理和任务调度，MapReduce负责数据处理和计算，HDFS负责数据存储和管理。这三个组件协同工作，为Hadoop提供了高效的大规模数据处理和计算能力。