hdfs block

一、hdfs block的理解

HDFS block是一个逻辑的概念,假如hdfs总的存储空间为1T,block大小为1G,每个文件大小为100M,副本因子为1,则每个文件独占了一个块,此时集群共有10000个block而不是1000个block,因为块是逻辑的概念,并不是物理存在,所以hdfs是支持修改块大小的,并且修改不会开销太大。

二、 hdfs块为什么一般会设计64M或者128M或者更大

1.减少寻道时间,对于hdfs来讲,寻道是一个逻辑的概念,因为真正的寻道发生在磁盘,这里的寻道时间指的就是定位到块的时间。hdfs是存储大数据的,如果块设计的很小,一个文件就会由很多块组成,而HDFS上文件读写的最小单位是块,这样,寻找块的时间就会大大增加,降低读写效率。

2.减少任务数,一个map或者一个reduce都是以一个块为单位处理,如果块很小的话,mapreduce任务数就会非常多,任务之间的切换开销变大,效率降低,同样,如果块很大的话,单个任务就会很慢。

3.减少元数据,在hdfs中,文件块的信息都是元数据,集群运行过程中元数据会都加载进namenode的内存中,如果块很小的情况下,元数据信息就会很多,namenode压力就会很大。实际上当集群规模超过4000台的时候,namenode内存再大都已经没有什么用,因为此时文件数已经太多了。

4.和1很相似,如果数据块很小,一个文件要分成很多块,而每个文件都有副本,当文件删除或者拷贝时,就会导致大量块移动,寻道开销和网络开销都会很大。

5.当集群规模增大的时候,可以适当增加块的大小,比如集群规模大到一定程度可以将块增大到256M,降低相应开销。

6、如何修改hdfs块大小

<property>

	<name>dfs.block.size</name>

	<value>134217728</value>

</property>

<think>嗯,用户想了解ORC文件在HDFS中的存储方式,特别是stripe大小和HDFSblock的关系以及存储分布。他们提到具体的例子是ORC stripe设为200MB,HDFS block是256MB的情况。我需要先回顾一下之前关于stripe和block的区别和关系的回答,确保这次回答一致且深入。首先,用户之前的问题已经区分了stripe和block,指出stripe是ORC的逻辑单元,而blockHDFS的物理存储单元。现在需要详细说明当stripe设置为200MB,HDFS block为256MB时的存储方式。可能需要解释一个stripe如何跨block存储,或者多个stripe如何分布在一个block里。然后,用户提到存储分布,可能需要说明HDFS如何将ORC文件的各个部分分配到不同的block,以及这样的分布对查询性能的影响。比如,如果一个stripe跨越两个block,是否会导致读取时需要从多个节点获取数据,进而影响性能。另外,用户可能关心如何优化两者的配置,比如是否应该让stripe的大小接近或等于block的大小,或者其整数倍,以减少跨block的情况。这需要结合例子具体说明,比如200MB的stripe在256MB的block中,每个block大约可以存放一个stripe,但可能会有剩余空间,或者多个小stripe放在同一个block里。 还要注意引用之前的参考资料,比如之前的回答中提到的stripe的结构(索引、数据、footer),以及block的物理分布。可能需要引用这些内容来支持现在的解释,比如stripe的索引如何帮助减少需要读取的block数量,从而提升查询效率。 需要确保使用正确的数学格式,比如提到大小时用$200\text{MB}$,并正确使用LaTeX语法。同时,生成的相关问题要围绕ORC存储、配置优化、性能影响等方面,帮助用户进一步探索。最后,检查回答是否结构清晰,分点说明存储方式、分布示例、性能影响、优化建议,并添加相关引用。确保语言自然,避免使用Markdown格式,用口语化的中文思考过程,但最终回答要正式且符合用户的要求。</think>### ORC文件在HDFS中的存储方式及Stripe与Block关系 #### 一、存储方式概述 ORC文件在HDFS中以**逻辑分块(Stripe)**和**物理分块(Block)**两层结构组织数据: 1. **逻辑层**:ORC文件由多个Stripe组成,每个Stripe是独立的数据单元,包含数据、索引和统计信息[^1]。例如,若Stripe大小为$200\text{MB}$,则一个$1\text{GB}$的ORC文件会被划分为5个Stripe。 2. **物理层**:HDFS将文件切分为固定大小的Block(如$256\text{MB}$),每个Block是分布式存储的最小单元,存储原始字节数据[^2]。 #### 二、Stripe与Block的存储关系示例 假设ORC文件配置为: - **Stripe大小**:$200\text{MB}$ - **HDFS Block大小**:$256\text{MB}$ 存储分布可能如下: 1. **单Stripe跨Block存储** - 一个$200\text{MB}$的Stripe可能占用一个完整的$256\text{MB}$ Block(剩余$56\text{MB}$空间未使用),也可能跨越两个Block(如第一个Block末尾+第二个Block开头)[^2]。 2. **多Stripe合并存储** - 若多个小Stripe连续写入,可能被合并存入同一Block。例如: $$200\text{MB} + 56\text{MB} = 256\text{MB}$$ 第一个Block存放一个完整Stripe($200\text{MB}$)和另一个Stripe的开头部分($56\text{MB}$),第二个Stripe的剩余$144\text{MB}$存入第二个Block[^2]。 #### 三、性能影响与优化建议 1. **跨Block读取问题** - 若Stripe跨越多个Block,查询时需从不同节点读取多个Block,增加网络开销[^2]。 - **优化方法**:将Stripe大小设为HDFS Block的整数倍(如$256\text{MB}$),减少跨Block概率[^1]。 2. **本地化计算优化** - HDFS会优先将同一Block的副本分布在多个节点。若Stripe完全存储在一个Block内,查询时可直接在本地节点处理数据,减少网络传输[^2]。 3. **索引过滤机制** - ORC的Stripe索引(如min/max值)可帮助跳过无关Block。例如,若查询条件过滤掉前4个Stripe,则只需读取最后一个Block(包含第5个Stripe)[^1]。 #### 四、配置建议 1. **Stripe大小调整参数** ```sql SET hive.exec.orc.default.stripe.size=268435456; -- 设置为256MB ``` 2. **HDFS Block对齐** - 在HDFS配置中调整Block大小(如`dfs.blocksize=268435456`),与Stripe大小一致。 --- ### 示例:$200\text{MB}$ Stripe与$256\text{MB}$ Block的存储分布 | ORC文件结构 | 占用HDFS Block情况 | |---------------------|---------------------------------------| | Stripe 1(200MB) | Block 1(200MB占用,剩余56MB) | | Stripe 2(200MB) | Block 1尾部(56MB) + Block 2(144MB) | | Stripe 3(200MB) | Block 2尾部(112MB) + Block 3(88MB) | | ... | ... | ---
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