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兩者是從不同的角度來定義的：

HDFS以固定大小的block為基本單位存儲數據（分布式文件系統，實際存儲角度，物理存儲單位）；

MapReduce以split作為處理單位（編程模型角度，邏輯單位）；

Block塊

第一部分就是數據的劃分（即把File劃分成Block），這個是物理上真真實實的進行了劃分，數據文件上傳到HDFS里的時候，需要劃分成一塊一塊，每塊的大小由hadoop-default.xml里配置選項進行劃分。

這個就是默認的每個塊64MB：

<name>dfs.block.size</name>

數據劃分的時候有冗余，個數是由：

<name>dfs.replication</name>

Split分片

在hadoop中第二種劃分是由InputFormat這個接口來定義的，其中有個getSplits方法。在Hadoop0.1中，split劃分是在JobTracker端完成的，發生在JobInitThread對JobInProgress調用inittasks()的時候；而在0.18.3中是由JobClient完成的，JobClient劃分好后，把split.file寫入hdfs里，到時候jobtracker端只需要讀這個文件，就知道Split是怎么劃分的。

幾個簡單的結論：

1. 一個split不會包含零點幾或者幾點幾個Block，一定是包含大于等于1個整數個Block；

2. 一個split不會包含兩個File的Block,不會跨越File邊界；

3. split和Block的關系是一對多的關系；

4. map tasks的個數是由splits的長度決定的；

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Hadoop中Block和Split区别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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