hadoop框架中文件拆分是怎么被調(diào)用的？Jobtracker，創(chuàng)建inputformat實(shí)例，調(diào)用其getsplits（）方法，將輸入目錄文件拆分為文件拆分列表，作為mapper任務(wù)的輸入，生成ma

hadoop框架中文件拆分是怎么被調(diào)用的？

Jobtracker，創(chuàng)建inputformat實(shí)例，調(diào)用其getsplits（）方法，將輸入目錄文件拆分為文件拆分列表，作為mapper任務(wù)的輸入，生成mapper任務(wù)并將其添加到隊(duì)列中。源代碼反映了拆分的數(shù)目long goalsize=totalsize/（numsplits==0？1:numsplits）長minsize=數(shù)學(xué).max( 作業(yè).getLong( org.apache.hadoop下載. mapreduce.lib.input文件. FileInputFormat.SPLIT根據(jù)MapReduce的原理，Hadoop是一種用Java語言實(shí)現(xiàn)的分布式處理機(jī)制。Hadoop是一個能夠以分布式方式處理大量數(shù)據(jù)的軟件框架。它實(shí)現(xiàn)了Google的MapReduce編程模型和框架。它可以將應(yīng)用程序劃分為許多小的工作單元，并將這些單元放在任何集群節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行。MapReduce是Hadoop中數(shù)據(jù)操作的核心模塊。MapReduce通過jobclient生成任務(wù)運(yùn)行文件，并在jobtracker中調(diào)度這些文件以分配tasktracker來完成任務(wù)。

MapReduce和hadoop什么關(guān)系和區(qū)別？

對于Hadoop數(shù)據(jù)塊大小，似乎不同的版本是不同的，可以配置此參數(shù)。如果是128M，則不需要拆分此文件