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。