我的问题是我有一个文本文件，其中有 100 个单词，用空格分隔，我需要做一个单词计数程序。
那么，当我的名称节点将文件拆分为 HDFS block 时，我们如何确保拆分仅在单词末尾完成？
即，如果我将文本文件中的第 50 个单词作为 Hadoop，如果将其拆分为 64MB block 时，当前 block 的存储可能在单词 Hadoop 的中心达到 64MB，因此一个 block 包含 'had ' 和其他 block 中的另一个 'oop'。
抱歉，如果这个问题听起来很愚蠢，但请提供答案。谢谢。
最佳答案
你的答案是输入拆分。
因为 HDFS 不知道文件的内容。在将数据存储到多个 block 中时，每个 block 的最后一条记录可能会被破坏。记录的第一部分可能在一个 block 中，同一记录的最后部分可能在其他 block 中。
为了解决 block 中的此类问题，MapReduce 使用了输入拆分的概念。
“ block ”不过是分布在多个数据节点上的大小为 128MB 的数据的物理划分，而“输入拆分”是数据的逻辑划分。
在运行 MapReduce 程序时，映射器的数量取决于输入拆分的数量，而在处理输入拆分时，包括包含损坏记录的下一个 block 的位置。
上图显示有三个 HDFS block ，Block-1 数据的最后一部分存储在 Block-2 中。在这种情况下，输入拆分将获取 Block-2 的位置以检索损坏的记录。
关于Hadoop Mapreduce HDFS block 拆分，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46949331/