dfs.block.size

hadoop 小文件处理方案

文件在hdfs中是以block的形式存储的，在hadoop1.x中，hdfsblock的默认大小为64m，而在hadoop2.x中，block的默认大小为128m，可以在hdfs-site.xml文件中的dfs.block.size
Ivan_030c·2023-10-03 23:49

hive中map和reduce个数的是如何计算的

HDFS中，一个块的大小由参数dfs.block.size指定，默认值64MB或128MB。
荣晓·2023-07-27 08:57

hadoop基础选择题

DataNode中默认的块配置的大小是（）MBA128B64C256D1025A.正确，Hadoop2.0中，HDFS默认的块大小是128MB，所以，比如2MB,7MB或9MB的文件就认为是小文件；参数由为dfs.block.size
奇异的喵星人pip·2023-07-20 00:52

Hadoop的mapper和reducer的个数如何确定？reducer的个数依据是什么？

当块（dfs.block.size）为128m时，如果输入文件为128m，会被划分为1个split；当块为256m，会被划分为2个split。文件的个数。
蓦然_·2023-06-18 14:09

Hadoop重点知识梳理---分而治之

1、hadoop1.X数据块块默认64M；2.X128M（该值可以更改，dfs.block.size在hdfs-site.xml中）2、重点说一下2.X版本和3.X版本，现在2.X用的比较多，2和3的最大区别是在防止文件丢失上
Reyn_93·2022-02-15 07:09

hdfs参数配置详解

1、hdfs-site.xml参数配置–dfs.name.dir–NameNode元数据存放位置–默认值：使用core-site.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/name–dfs.block.size
程序媛啊·2022-02-14 18:24

Hive数据倾斜之参数设置

dfs.block.size决定HDFS文件block数量的多少(文件个数),它会间接的影响JobTracker的调度和内存的占用(更影响内存的使用),mapred.map.tasks.speculative.execution
anglia熊·2021-06-22 21:16

基础机制图解

client读写文件读取过程写入过程block大小默认为128M，dfs.block.size=128MNN原理NN原理元数据的格式NameNode(FileName,replicas,block-ids
数据仓库圆桌·2020-10-10 17:19

mapreduce中map个数的确定

影响map个数，即split个数的因素主要有：1）HDFS块的大小，即HDFS中dfs.block.size的值。
wisgood·2020-08-24 18:53

MapReduce中map任务个数的确定

影响map个数，即split个数的因素主要有：1）HDFS块的大小，即HDFS中dfs.block.size的值。
卖鱼的哲学·2020-08-19 20:25

hadoop 中map、reduce数量对mapreduce执行速度的影响

默认inputsplit的大小是64M（与dfs.block.size的默认值相同）。然而，如果输入的数据量巨大，那么默认的64M的block会有几万甚至几十
greahuang·2020-08-05 18:33

spark小文件过多

因此，本文所讲的是指存储于HDFS中小文件，即指文件的大小远小于HDFS上块（dfs.block.size）大小的文件。
a13705510005·2020-07-15 19:46

Hadoop小文件优化

：小文件指的是那些文件大小要比HDFS的块大小(在Hadoop1.x的时候默认块大小64M，可以通过dfs.blocksize来设置；但是到了Hadoop2.x的时候默认块大小为128MB了，可以通过dfs.block.size
Mr_249·2020-07-14 16:25

hdfs文件写入详情

首先我们要了解block,paket,chuck:(借鉴https://www.jianshu.com/p/0fe0b1d2ff09)1,block是最大的单位，它值最终存储于DataNode上的数据块，由dfs.block.size
zxzLife·2020-07-08 19:19

mapreduce设置map个数_mapreduce设置map内存

影响map个数，即split个数的因素主要有：1）HDFS块的大小，即HDFS中dfs.block.size的值。
weixin_40404189·2020-07-08 19:04

mapreduce中maptask个数的决定因素

当块（dfs.block.size）为128m时，如果输入文件为128m，会被划分为1个split；当块为256m，会被划分为2个split。2)文件的个数。
我_是好人·2020-07-07 22:04

图解数据

HDFSreadHDFS[1]writeHDFS[2]数据计算离线计算MapReduce2个reducetask的数据流[3]mapsize公式:max{${mapred.min.split.size},min(${dfs.block.size
旺达丨·2020-04-12 20:03

HDFS写详解 block、packet与chunk

packet与chunk在DFSClient写HDFS的过程中，有三个需要搞清楚的单位：block、packet与chunk；block是最大的一个单位，它是最终存储于DataNode上的数据粒度，由dfs.block.size
jackLee·2020-02-10 18:01

解决Spark Streaming写入HDFS的小文件问题

所谓小文件，就是大小远小于dfs.block.size的文件。如果有大量小文件的话，会浪费block，使元数据增加，挤占宝贵的NameNode内存。
LittleMagic·2020-02-06 16:39

简述如何得到map 个数

我总结的还待改进：dfs.block.size=128集群块的大小total_size每个文件的大小；default_num=total_size/dfs.block.size;default_num=
lafeu·2019-08-22 15:27

如何避免Spark SQL做数据导入时产生大量小文件

因此，本文所讲的是指存储于HDFS中小文件，即指文件的大小远小于HDFS上块（dfs.block.size）大小的文件。
Kent_Yao·2019-07-03 10:05

Hive--参数优化

一、Map阶段的优化（Mapphase）1.Map数的计算公式为：num_Map_tasks=max[${Mapred.min.spilt.size},min(${dfs.block.size},${Mapred.max.split.size
XiaodunLP·2019-06-20 14:32

[Hadoop合并小文件的两种解决方案]

在Hadoop的环境中，块大小是可以通过参数配置的，这个参数由一个名为dfs.block.size定义。如果一个应用要处理一个超大的文件，可以通过这个参数设置更大更大得到块
fazhi-bb·2018-07-03 21:28

Hive参数调优

一、Map阶段的优化（Mapphase）1.Map数的计算公式为：num_Map_tasks=max[${Mapred.min.spilt.size},min(${dfs.block.size},${Mapred.max.split.size
凌洪涛·2018-06-22 10:37

关于HDFS的 block、packet与chunk详解

packet与chunk在DFSClient写HDFS的过程中，有三个需要搞清楚的单位：block、packet与chunk；block是最大的一个单位，它是最终存储于DataNode上的数据粒度，由dfs.block.size
axjzf·2018-06-14 13:38

大数据-Hadoop小文件问题解决方案

HDFS中小文件是指文件size小于HDFS上block（dfs.block.size）大小的文件。大量的小文件会给Hadoop的扩展性和性能带来严重的影响。小文件是如何产生的？
·2018-04-20 00:00

HDFS写详解 block、packet与chunk

packet与chunk在DFSClient写HDFS的过程中，有三个需要搞清楚的单位：block、packet与chunk；block是最大的一个单位，它是最终存储于DataNode上的数据粒度，由dfs.block.size
devcy·2018-04-01 13:03

MapReduce中map与reduce的个数

影响map个数，即split个数的因素主要有：HDFS块的大小，即HDFS中dfs.block.size的值。默认为128M文件的大小。文件的个数。
BestbpF·2017-10-30 22:59

[Hive]从一个经典案例看优化mapred.map.tasks的重要性

转：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c0101aqvv.html我所在公司所使用的生产Hive环境的几个参数配置如下：dfs.block.size=268435456hive.merge.mapredfiles
KSCL·2016-11-03 11:55

MapReduce中job参数及设置map和reduce的个数

影响map个数，即split个数的因素主要有：1）HDFS块的大小，即HDFS中dfs.block.size的值。
北京小辉·2016-06-02 21:18

hadoop修改block size，并上传文件

修改hdfs-site.xml         dfs.replication      1             dfs.block.size      5242880    上面是修改成5M的，需修改成
Yan456jie·2016-04-10 18:00

hadoop参数优化，Mapreduce程序优化，减少运算时间

主要集中在两个方面：一是计算性能方面的优化；二是I/O操作方面的优化1.任务调度 所有的任务能公平地分享系统资源2.数据预处理与InputSplit的大小合理地设置block块大小dfs.block.size
q383700092·2016-04-08 17:00

hadoop关于block总结

1.修改hdfs块大小的方法在hdfs-site.xml文件中修改配置块大小的地方，dfs.block.size节点。
两榜进士·2016-03-14 17:55

hadoop关于block总结

1.修改hdfs块大小的方法在hdfs-site.xml文件中修改配置块大小的地方，dfs.block.size节点。
clerk0324·2016-03-14 17:00

Hadoop是怎么分块的？

dfs.block.size 67108864 Thedefaultblocksizefornewfiles. 这个就是默认的每个块64MB。数据划分的时候有冗
clerk0324·2016-03-14 17:00

hive优化之--控制hive任务中的map数和reduce数

 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改
·2015-11-12 15:05

Hadoop参数优化

dfs.block.size   决定HDFS文件block数量的多少(文件个数),它会间接的影响Job Tracker的调度和内存的占用(更影响内存的使用), mapred.map.tasks.speculative.execution
·2015-11-12 14:58

hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数

主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2.
·2015-11-11 07:08

map和reduce 个数的设定 （Hive优化）经典

 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改
·2015-10-21 11:47

hadoop 配置项的调优

dfs.block.size决定HDFS文件block数量的多少(文件个数),它会间接的影响JobTracker的调度和内存的占用(更影响内存的使用),两个推测式执行mapred.map.tasks.speculative.execution
stark_summer·2015-09-23 18:00

map和reduce 个数的设定 （Hive优化）经典

 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该
王书兴·2015-06-17 14:00

控制hive任务中的map数和reduce数

主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2.
lixuguang·2015-05-22 10:00

CDH5.2.0集群优化配置

HDFS dfs.block.size HDFS中的数据block大小，默认是64M，对于较大集群，可以设置为128或264Mdfs.datanode.socket.write.timeout/dfs.socket.timeout
超人学院66·2015-05-14 16:44

hadoop tunning

  选项 类型 默认值 描述 dfs.block.size int 64M 有一个1T的文件，如果我的块size设置是默认的64M，那么在HDFS上产生的块将有1024000/64=
arenzhj·2015-04-10 00:00

hdfs命令行和客户端的区别(一个大坑)

一直都没有发现，原理hdfs的命令行和客户端api的使用还是有很大差别的现象：将dfs.block.size设置成128M现有28G的数据，理论上讲map的总数应该是224个，但是map数量却翻倍成448
只要你快乐·2014-12-06 20:00

hadoop mapper和reduce数量设置

为了方便介绍，先来看几个名词：block_size:hdfs的文件块大小，默认为64M，可以通过参数dfs.block.size设置total_size:输入文件整体的大小input_file_num:
cao447214075·2014-11-08 13:10

hadoop mapper和reduce数量设置

为了方便介绍，先来看几个名词： block_size : hdfs的文件块大小，默认为64M，可以通过参数dfs.block.size设置 total_size : 输入文件整体的大小 input_file_num
447214075·2014-11-08 13:00

从一个经典案例看优化mapred.map.tasks的重要性

dfs.block.size=268435456hive.merge.mapredfiles=truehive.merge.mapfiles=truehive.merge.size.per.task=256000000mapred.map.tasks
wangjin161·2014-10-28 22:00

Hadoop1的一些配置项

不过下面这个例子应该可以说明些问题：我所在公司所使用的生产Hive环境的几个参数配置如下：dfs.block.size=268435456h
Daisy8867·2014-09-17 17:08

hive map和reduce的控制

主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；
乡里伢崽·2014-08-15 16:00
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