hadoop笔记之切片大小控制

本文详细解析了HDFS中Block的概念及其默认大小,并介绍了如何通过调整MapReduce的切片大小来优化处理过程。包括使用FileInputFormat设置最大和最小输入切片大小的方法。

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

转自  http://blog.youkuaiyun.com/xiaoshunzi111/article/details/48367683


HDFS的block是逻辑上的数据块.Hadoop2.0中每一块默认大小128MB,实际存储过程中block大小小于等128MB,它是以文件为存储对象.如一200MB大小文件,分两个数据块128MB+72MB  这里的两个块大实际小分别是128MB和72MB


算法分析:


max(minSize, min(maxSize,blockSize))

min(maxSize,blockSize)取maxSize,blockSize之间的最小值

max(minSize, min())minSize, min()之间的最大值

blockSize=128MB

所以增加切片大小有要调整 min(maxSize,blockSize)中maxSize值

减小切片大小调整minSize值.


具体两个方法如下:

FileInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, size);

FileInputFormat.setMinInputSplitSize(job, size);

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值