Hadoop中的数据如何分片？

在Hadoop中,数据分片主要指HDFS中数据块的切分与管理。HDFS中的文件在上传时会被切分为固定大小(默认128MB)的文件块,这些文件块在集群的不同节点之间进行复制与分布式存储。
HDFS的数据分片有以下主要作用:

1. 提高容错性:通过对文件块进行复制,可以从多个节点中恢复数据,确保数据的高可靠性。
2. 提高并行度:不同的文件块可以并行读取与处理,这在MapReduce中有重要作用。
3. 负载均衡:文件块的分布可以根据节点的负载状况进行调度,实现集群资源的负载均衡。
4. 利于数据localization:将输入数据直接读取到执行任务的节点,可以减少数据传输,提高处理效率。

HDFS的数据分片过程如下:

1. 上传文件时,客户端首先请求NameNode进行文件创建操作。
2. NameNode检查文件大小,如果大于单个文件块的大小(默认128MB),则计算需要切分的文件块数。
3. NameNode选择第一组存储文件的DataNode,通常选择与客户端相同的机架(Rack)的节点。这第一组DataNode的数量等于HDFS的复制系数(默认3)。
4. 第一组DataNode接收文件数据,并切分为相应大小的数据块。然后将这些文件块进行复制,分发到其他DataNode。
5. 文件上传完成后,文件被切分为多个文件块,并存放在多个DataNode上。NameNode记录了每个文件块与其复制的DataNode之间的映射关系。
6. 读取文件时,客户端首先查询NameNode获得文件的文件块信息与DataNode地址。然后并行读取不同DataNode上的文件块,实现高吞吐量。

HDFS采用数据块切分与分布式存储的策略,这使其具有高容错性、可扩展性和高吞吐量。