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我认为我的问题最好用一个例子来解释。假设您要将图像存储在 HDFS 上。该图像足够大，可以在 HDFS 上拆分为四个独立的较小文件。当您执行返回该图像的操作时，Hadoop 会返回那 4 个可以组合回原始图像的小文件吗？还是 Hadoop 会自动将这 4 个小文件重新组合成原来的样子？
谢谢!
最佳答案
Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 将每个文件存储在一个或多个 block 中(每个 block 被复制一次或多次)。
对于每个文件，您可以配置文件 block 大小和复制因子(如果未提供，则使用默认值)。
当您执行任何基于文件的操作时，您正在处理数据流，名称节点是将文件路径映射到 block 及其位置(数据节点)的中央存储库。
举个例子，假设您有一个 32 MB 的文件 block 和一个 50MB 的文件 - 这将被分成 2 个 block (32 MB 和 18 MB)。如果配置的文件复制因子为 3，那么 NameNode 将尝试确保每个 block 都复制到集群中的 3 个数据节点。
当您尝试读取此文件时，您将返回一个 FSInputStream，它与大多数输入流一样，您可以查找文件中的特定字节位置。 DFSClient 将您从细节中抽象出来，但它知道特定的字节偏移量，它与哪个 block 相关并无缝获取字节(即使您跨过 block 边界)。
所以总结并解决您的问题 - 对于从 HDFS 读取的客户端，它看起来像是一个连续的输入流，但实际上它是 4 个 block 按要求拼接在一起
关于java - Hadoop 如何拆分和组合其输出数据？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11401532/
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