Hadoop入門教程：HDFS數據存儲與切分，在Hadoop中數據的存儲是由HDFS負責的，HDFS是Hadoop分佈式計算的存儲基石，Hadoop的分佈式文件系統和其他分佈式文件系統有很多類似的特質。那麼HDFS相比於其他的文件系統有什麼特徵呢?簡單總結有如下的基本特徵：
對於整個集羣有單一的命名空間。
數據一致性。適合一次寫入多次讀取的模型，客戶端在文件沒有被成功創建之前無法看到文件存在。
（DataNode存儲的是多個數據分割成的數據塊，多個數據塊共同構成一個文件）
文件會被分割成多個文件塊，每個文件塊被分配存儲到數據節點上，而且根據配置會有複製文件塊來保證數據的安全性。
在Hadoop中數據存儲涉及HDFS的三個重要角色，分別爲：名稱節點(NameNode)、數據節點(DataNode)、客戶端。
NameNode可以看做是分佈式文件系統中的管理者，主要負責管理文件系統的命名空間、集羣配置信息、存儲塊的複製。NameNode會存儲文件系統的Metadata在內存中，這些信息主要包括文件信息，即每一個文件對應的文件塊的信息，以及每一個文件塊在DataNode的信息。
DataNode是文件存儲的基本單元。它將Block存儲在本地文件系統中，保存了Block的Metadata，同時週期性地發送所有存在的Block的報告給NameNode。Client就是需要獲取分佈式文件系統文件的應用程序。數據存儲中的讀取和寫入過程，如圖1-3所示。
從圖1-3中可以看到，數據存儲過程中主要通過三個操作來說明NameNode、DataNode、Client之間的交互關係。根據圖1-3所示的內容我們簡單分析一下Hadoop存儲中數據寫入和讀取訪問的基本流程步驟。
文件寫入HDFS的基本流程如下：
1)Client向NameNode發起文件寫入的請求。
2)NameNode根據文件大小和文件塊配置情況，向Client返回它所管理的DataNode的信息。
3)Client將文件劃分爲多個Block，根據DataNode的地址信息，按順序寫入每一個DataNode中。
文件讀取HDFS的基本流程如下：
1)Client向NameNode發起文件讀取的請求。
2)NameNode返回文件存儲的DataNode的信息。
3)Client讀取文件信息。
在HDFS中複製文件塊的基本流程如下：
1)NameNode發現部分文件的Block不符合最小複製數或部分DataNode失效。
2)通知DataNode相互複製Block。
3)DataNode開始相互複製。
通過上面三個流程我們基本瞭解了Hadoop是如何使用HDFS存儲數據的，那麼在Hadoop中數據是如何切分的呢?我們知道HDFS在具體存儲文件數據時先劃分爲邏輯Block塊，後續的寫入、讀取、複製都是以Block塊爲單元進行的。那麼在Hadoop中數據處理時存儲在HDFS上的數據是如何切分呢?其實從HDFS的文件寫入過程就可以看出，在Client和NameNode交互的同時是需要加載客戶端的Hadoop配置文件的，如果用戶設置了塊的大小配置屬性dfs.block.size，就會按照用戶自定義的大小進行邏輯切分，如果沒有配置，則使用集羣默認的配置大小，因此在寫入數據時文件已經在邏輯上切分好了，在運行MapReduce時默認就會按照切分好的塊大小和數量來啓動Map，也就是默認Map的數量是在數據寫入時就確定好的，當然用戶也可以指定文件數據的切分大小，可通過mapred.min.split.size參數在將作業提交客戶端時進行自定義設置。