HDFS的block和切片（split）的区别

最新推荐文章于 2025-08-01 23:51:48 发布
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分类专栏： 大数据导论作业 文章标签： 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ningchen_/article/details/121056423
本文介绍了Hadoop Distributed File System（HDFS）中的数据块概念，以及MapReduce中文件如何被划分为数据切片进行处理。数据块是HDFS存储大文件的基本单位，而数据切片是MapReduce任务输入的逻辑划分，确保每个Mapper处理一部分文件内容。两者在大数据处理中扮演关键角色，理解它们的区别有助于优化分布式计算效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

概念：

数据块：在hdfs中，由大文件分成的小文件称为数据块。
数据切片：在mapreduce中，由大文件分为一段的文件。

区别：

大小相同但存在形式不同。

 

MapReduce Input Split（输入分/切片）详解--比较容易理解
rakuphone的博客
03-16 951
转自：https://blog.youkuaiyun.com/Dr_Guo/article/details/51150278 看了很多博客，感觉没有一个说的很清楚，所以我来整理一下。 先看一下这个图 输入分片（Input Split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组...
hadoop-mr-切片
weixin_47781089的博客
03-23 495
数据切片机制 首先说一下数据切片和数据块的区别：数据切片是在**逻辑上对数据进行分片**，并**不改变数据的存储方式**。一个mr任务的map阶段的并行度是由客户端提交job时的切片数决定的。一个切片一个maptask处理，而数据库是在物理上把数据分成一片一片的。 再说一下他们的大小，数据块的大小是128MB,这个是由磁盘传输效率所控制的。而数据切片的数据大小一般和数据块的大小是一样的。这是因为有这么一个**yarn优先原则**：yarn会尽量在数据块的本地启动map task,若切片大小和数据块大小不一
HDFS 块和 Input Splits 的区别与联系
Hadoop技术博文
05-17 890

 
 
 
 
 
 
 相信大家都知道，HDFS 将文件按照一定大小的块进行切割，（我们可以通过 dfs.blocksize...
HDFS中块（block）和切片（split）的区别
weixin_62675848的博客
11-02 1305
HDFS中块（block）和切片（split）的区别 区别①：对比HDFS中数据的分块，块的大小默认为64M（或128M），同时产生了三个副本； ​ 进行分片时先将块从分布式系统中取出，通过分片算法对块进行分片，片的单位就是块的大小（64M或128M）。 区别②：block是在物理内存上进行存储的，真实存在于hdfs上的 而片（split）是虚拟内存上的储存，是逻辑上的“分片”，减少块的数量，便于后续读取。 区别③：一个split只能属于一个文件，但是一个文件会被切成很多片
HDFS的块（block）和切片（split）的区别
Aoqier12138的博客
10-31 475
1.块的定义：HDFS存储数据在DataNode节点，block就是DataNode里存储数据的一个一个单位。当我们把文件上传到HDFS时，文件会被分块，也就是系统默认的存储最小单位（64mb或者128mb）。 2.切片的定义：切片是把block切分而成的虚拟上的的定义，是MapReduce里的概念。 是MapReduce中的map task 开始之前将文件按指定大小切割后的若干个分片其大小与块一样为64mb或者128mb。 ...
HDFS的Block和切片（split）的区别
why0104的博客
11-02 1551
1.Block（数据块） 数据被切分后的一个整体称之为块 在Hadoop1中默认大小为64MB，在Hadoop2及其以后默认大小为128MB 同一个文件中，每个数据块大小要一致 （不同文件中，块的大小可以不一致 。 ...
HDFS 的 block和切片 （ split)的 区别
lxwwlp的博客
11-02 145
HDFS 的 block和切片 （ split)的 区别 1.数据块的 block: 是 HDFS 物理数据块，一个大文件丢到 HDFS 上，会被 HDFS 切分成指定大小的数据块，即 block 。 2.数据 切片 ： 数据 切片 是逻辑概念，只是程序在输入数据的时候对数据进行标记，不会实际切分磁盘数据。 ...
简述HDFS Block与MapReduce split之间的联系。
06-08
因此，HDFS中的Block和MapReduce中的Split是密切相关的，它们都是为了更好地管理和处理大规模数据而设计的。在MapReduce作业中，InputFormat会将Split分配给不同的Map任务进行处理，每个Map任务会读取一个或多个...
Hadoop中的block Size和split Size是什么关系
时光在路上
04-06 3351
学习hadoop map reduce过程的时候，第一步就是split。我们知道，hdfs中的数据是按block来存储的。问题来了，那么split和block之间是什么关系呢？我google到了stackoverflow上的这篇文章，我觉得这个帖子应该把关系说清楚了，翻译出来，欢迎大家批评指正！以下： 问题 hadoop的split size 和 block size 是什么关系？ 是否 sp...
【HDFS大文件切片应用】：从理论到实践，案例分析与最佳实践
![【HDFS大文件切片应用】：从理论到实践，案例分析与最佳实践]...# 1. HDFS大文件处理概述 ## 1.1 HDFS大文件处理的挑战 处理大数据时，Hadoop分布式文件系统（HDFS）面临的一个主要挑战是如何高效地管理大文件。...
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HDFS的block和切片(split)的区别
Guo142326的博客
10-31 1601
先来说一说block(数据块)，HDFS存储数据在adtanode节点，而datanodo节点里是分为一个个block存数据的。大数据可能一个地方放不下，需要被拆开存放，并且拆开存放有利于数据的读取。HDFS文件系统默认block是文件存储最小单位(64MB或128MB)。HDFS支持文件“一次写入多次读取”，实际应用都是只写入数据一次但却读取一次或多次，并且读取速度应能满足流式读取的需要。 block也有如下优势： 1.支持大规模文件存储 2.简化系统设计 3.适合数据备份 4.集中的存储 ..
数据切片和切块 钻取 旋转
格子衫
05-13 2891
数据切片和切块 钻取 旋转 1 切片和切块(Slice and Dice) 在多维数据结构中，按二维进行切片，按三维进行切块，可得到所需要的数据。如在“贷 款银行、贷款质量、时间”三维立方体中进行切块和切片，可得到各贷款银行、各种贷款的 统计情况。每次都是沿其中一维进行分割称为分片，每次沿多维进行的分片称为分块。 2、钻取(Drill) 钻取包含向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作， 钻取的深 度与维所划分的层次相对应。 3 旋转(
Hadoop HDFS中的数据块和Map任务的分片
Make progress step by step everyday.....
05-25 2272
HDFS的数据块 磁盘数据块是磁盘进行数据读/写的最小单位，一般是512字节, 而HDFS中也有数据块，默认为64MB。所以HDFS上的大文件被分为许多个chunk.而HDFS上的小文件（小于64MB)的文件不会占据整个块的空间。 HDFS数据块设置大的原因是减少寻址开销，数据备份也是以块为单位的。 用Hadoop fsck / -files -blocks 命令可以检查H
HDFS的块大小和MapReduce切片大小的区别和联系
isea_you's blog
11-30 3978
先看下面的题目： 参考下面的MR系统的场景: --hdfs块的大小为64MB --输入类型为FileInputFormat 有三个文件的大小分别是:64KB 65MB 127MB Hadoop框架会把这些文件拆分为多少块？ 答案如下： 5块：64K，64M，1M,  64M，63M 我之前的理解是4块，错误的原因是没有真正的理解数据的分块和数据的切片之间的关系，下面来阐述有一下： ...
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oraclestudyroad的博客
07-22 9998
Hadoop入门教程：HDFS数据存储与切分，在Hadoop中数据的存储是由HDFS负责的，HDFS是Hadoop分布式计算的存储基石，Hadoop的分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质。那么HDFS相比于其他的文件系统有什么特征呢?简单总结有如下的基本特征： 对于整个集群有单一的命名空间。 数据一致性。适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功创建之前无法看到文
简介hdfs中文件切块
weixin_47699191的博客
04-01 2638
hadoop hdfs 存储一个大文件,会切分成数据块128M一个. 是逻辑切块 比如文件278.16 MB 上传到hdfs中他就会被切块,Hadoop 2.x 默认128M为一个文件块 这是切分成了3个文件块block0 , block1, block2 block0的信息 block id, block pool id, size大小:134217728 单位为byte = 128M 而且有三个副本在 存在三个节点上 节点:wxt01 wxt02 wxt03 block1信息 也是128
Java中的RabbitMQ完全指南
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