hadoop如何切片

Hadoop通过其分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）来支持数据切片（也称为分块）。HDFS的设计目标之一就是高效地存储大量数据，并能够并行处理。它将大文件分割成一系列固定大小的数据块（通常默认为64MB到128MB），然后把这些块分布在集群的不同节点上。

当数据被上传到HDFS时，会自动按照块的大小进行切片。这个过程叫做“分片”（Sharding）。每个节点都可以独立读写这些数据块，这使得Hadoop非常适合于大规模并行处理任务，如MapReduce等计算模型。

用户无需关心数据的具体切片操作，只需要通过Hadoop API指定要访问的文件名即可。在后台，HDFS的NameNode负责跟踪和管理所有的块分布情况。

相关问题

hadoop切片机制和块不一一对应的原因是大量小文件场景map进行造成严重的资源浪费

是的，Hadoop的切片机制和块不一一对应的原因之一是在大量小文件的场景中，将小文件直接映射到Map任务上会导致严重的资源浪费。

在Hadoop中，文件被切分成多个块进行分布式存储和处理。每个块的大小可以通过配置文件进行设置，默认为128MB。在MapReduce任务中，每个切片对应一个Map任务，Map任务会读取该切片对应的块进行处理。

然而，如果有大量小文件，每个文件的大小都不足一个HDFS块的大小，那么就会导致很多小文件无法充分利用HDFS存储的块。此时，如果直接将每个小文件映射到一个Map任务上进行处理，就会造成严重的资源浪费，包括Map任务的启动、执行和关闭等过程中的开销，以及网络传输、磁盘I/O等方面的性能损失。

为了解决这个问题，Hadoop引入了CombineFileInputFormat机制，可以将多个小文件合并成一个切片进行处理，避免了大量小文件直接映射到Map任务上的资源浪费和性能损失。CombineFileInputFormat机制可以通过将多个小文件合并成一个虚拟切片，或者将多个虚拟切片合并成一个更大的虚拟切片，来实现更高效的数据读取和处理。

因此，在处理大量小文件的场景中，可以通过使用CombineFileInputFormat机制，或者将小文件合并成大文件，来避免Hadoop切片机制和块不一一对应的问题，提高数据处理的效率和性能。