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hadoop块的概念

今天突然发现集群存储节点有几个小文件，不到20M，这类小文件会影响集群的健康度，到底是如何影响的呢？hdfs为小文件分配一个块，到底是逻辑块还是实际的存储呢？本文将快速解析

datanode负责存储数据，namenode负责管理元数据，管理元数据通过fsimage（磁盘中元数据的镜像文件）和edits文件（操作日志）

HDFS的block默认为128M，块设置的这么大，是为了最小化寻址的开销，如果块设置的足够大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间，因而，传输一个由多个块组成的文件的时间取决于磁盘的传输速率。但是这个数也不会设置的过大，mapreduce中的map任务通常一次只处理一个块中的数据，因此如果任务数太少（少于集群中节点的数量），运行速度会很慢

使用抽象块的好处，第一个就是一个文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量，文件的所有块不需要存储在同一个磁盘上；第二个就是使用固定的抽象块，方便集群元数据的管理，块的大小是固定的，因此计算单个磁盘能存储多少个块就相对容易，hdfs为一个block记录一条元数据信息，所以尽量让他的每一个块都很饱满，这样，就不会因为过多的元数据信息给namenode带来负担

大量的小文件会导致元数据过多，namenode负载高；执行计算任务时，一个块分配一个map，影响计算效率，hdfs为小文件分配一个块，但是文件实际存储是不会占满一个块的大小的，hdfs的块是逻辑块

hadoop fsck /share/external_table/ssa/DPI_MBL -blocks

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