hadoop 之inputSplit

（本文非原创，摘抄于http://blog.csdn.net/dr_guo/article/details/51150278）

　　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 2.x默认的block大小是128MB，hadoop 1.x默认的block大小是64MB，可以在hdfs-site.xml中设置dfs.block.size，注意单位是byte。

分片大小范围可以在mapred-site.xml中设置，mapred.min.split.size mapred.max.split.size，minSplitSize大小默认为1B，maxSplitSize大小默认为Long.MAX_VALUE = 9223372036854775807

minSize=max{minSplitSize,mapred.min.split.size} 

splitSize=max{minSize,min{maxSize,blockSize}}

我们看一下源码

所以：我们没有设置分片的范围的时候，分片大小是由block块大小决定的，和它的大小一样。比如把一个258MB的文件上传到HDFS上，假设block块大小是128MB，那么它就会被分成三个block块，与之对应产生三个split，所以最终会产生三个map task。我又发现了另一个问题，第三个block块里存的文件大小只有2MB，而它的block块大小是128MB，那它实际占用Linux file system的多大空间？

答案是实际的文件大小，而非一个块的大小。

hadoop 之inputSplit

原文：http://www.cnblogs.com/Zchaowu/p/7367912.html