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为什么HDFS上的文件数据块大于128M

HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据集。在HDFS中，文件被分割成多个数据块，并在集群中的多个节点上进行存储和处理。

为什么HDFS上的文件数据块大于128M？

数据局部性：HDFS的设计目标之一是支持大规模数据处理，而大数据处理通常需要高效的数据局部性。较大的数据块可以提高数据局部性，减少数据移动和网络传输的开销。当一个作业需要处理一个文件时，HDFS会将该文件的数据块分布在集群中的不同节点上，使得作业可以在就近的节点上进行处理，减少数据传输的延迟。
减少元数据开销：HDFS的元数据管理是通过NameNode来完成的，较小的数据块会导致更多的元数据条目，增加了元数据管理的开销。相比之下，较大的数据块可以减少元数据的数量，提高元数据的管理效率。
提高读写性能：较大的数据块可以提高读写性能。在HDFS中，数据块是以流的方式进行读写的，较大的数据块可以减少寻址和传输的次数，提高读写的效率。
降低存储开销：较大的数据块可以减少存储开销。在HDFS中，每个数据块都会有一定的存储开销，包括数据块的元数据和校验和等。较大的数据块可以减少这些开销的比例，提高存储的利用率。

总结起来，HDFS上的文件数据块大于128M的主要原因是为了提高数据局部性、减少元数据开销、提高读写性能和降低存储开销。较大的数据块可以更好地适应大规模数据处理的需求，并提供更高效的数据存储和处理能力。

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相关搜索:apache storm是否允许处理存储在HDFS上的大量文件？Bash脚本循环访问hdfs上的文件 HDFS上的本地文件出现问题 HDFS复制是否会增加文件系统上的总存储？HDFS如何存储大于数据块大小的单个数据？HDFS查找丢失数据块的最近已知位置 If和For上的数据块失败 Pyspark:使用configParser读取HDFS上的属性文件 Spark HiveContext: HDFS上包含多个文件的表使用Oozie检查HDFS位置中是否存在大小大于零的文件

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