这篇文章将为大家详细讲解有关HDFS块和Input Splits的区别有哪些，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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HDFS块
现在我有一个名为 iteblog.txt 的文件，如下：
[iteblog@iteblog.com /home/iteblog]$ ll iteblog.txt
-rw-r--r-- 1 iteblog iteblog 454669963 May 15 12:07 iteblog.txt
很明显，这个文件大于一个 HDFS 块大小，所有如果我们将这个文件存放到 HDFS 上会生成 4 个 HDFS 块，如下（注意下面的输出做了一些删除操作）：
[iteblog@iteblog.com /home/iteblog]$ hadoop -put iteblog.txt /tmp
[iteblog@iteblog.com /home/iteblog]$ hdfs fsck /tmp/iteblog.txt -files -blocks
/tmp/iteblog.txt 454669963 bytes, 4 block(s): OK
0. BP-1398136447-192.168.246.60-1386067202761:blk_8133964845_1106679622318 len=134217728 repl=3
1. BP-1398136447-192.168.246.60-1386067202761:blk_8133967228_1106679624701 len=134217728 repl=3
2. BP-1398136447-192.168.246.60-1386067202761:blk_8133969503_1106679626977 len=134217728 repl=3
3. BP-1398136447-192.168.246.60-1386067202761:blk_8133970122_1106679627596 len=52016779 repl=3
可以看出 iteblog.txt 文件被切成 4 个块了，前三个块大小正好是 128MB（134217728），剩下的数据存放到第 4 个 HDFS 块中。
如果文件里面有一行记录的偏移量为 134217710，长度为 100，HDFS 如何处理？
答案是这行记录会被切割成两部分，一部分存放在 block 0 里面；剩下的部分存放在 block 1 里面。具体的，偏移量为134217710，长度为18的数据存放到 block 0 里面；偏移量134217729，长度为82的数据存放到 block 1 里面。 可以将这部分的逻辑以下面的图概括
说明：
图中的红色块代表一个文件
中间的蓝色矩形块代表一个 HDFS 块，矩形里面的数字代表 HDFS 块的编号，读整个文件的时候是从编号为0的 HDFS 块开始读，然后依次是1,2,3...
最下面的一行矩形代表文件里面存储的内容，每个小矩形代表一行数据，里面的数字代表数据的编号。红色的竖线代表 HDFS 块边界(block boundary)。
从上图我们可以清晰地看出，当我们往 HDFS 写文件时，HDFS 会将文件切割成大小为 128MB 的块，切割的时候不会判断文件里面存储的到底是什么东西，所以逻辑上属于一行的数据会被切割成两部分，这两部分的数据被物理的存放在两个不同的 HDFS 块中，正如上图中的第5、10以及14行被切割成2部分了。
File Split
现在我们需要使用 MapReduce 来读取上面的文件，由于是普通的文本文件，所以可以直接使用 TextInputFormat 来读取。下面是使用 TextInputFormat获取到的 FileSplit 信息：
scala> FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("/tmp/iteblog.txt"));
scala> val format = new TextInputFormat;
scala> val splits = format.getSplits(job)
scala> splits.foreach(println)
hdfs://iteblogcluster/tmp/iteblog.txt:0+134217728
hdfs://iteblogcluster/tmp/iteblog.txt:134217728+134217728
hdfs://iteblogcluster/tmp/iteblog.txt:268435456+134217728
hdfs://iteblogcluster/tmp/iteblog.txt:402653184+52016779可以看出，每个 FileSplit 的起始偏移量和上面 HDFS 每个文件块一致。但是具体读数据的时候，MapReduce 是如何处理的呢？我们现在已经知道，在将文件存储在 HDFS 的时候，文件被切割成一个一个 HDFS Block，其中会导致一些逻辑上属于一行的数据会被切割成两部分，那 TextInputFormat 遇到这样的数据是如何处理的呢？
对于这种情况，TextInputFormat 会做出如下两种操作：
使用图形表示可以概括如下：
说明：
从图中可以清晰地看出：
当程序读取 Block 0 的时候，虽然第五行数据被分割并被存储在 Block 0 和 Block 1 中，但是，当前程序能够完整的读取到第五行的完整数据。
当程序读取 Block 1 的时候，由于其 FileSplit 的起始位置 start 不等于0，这时候会丢掉第一行的数据，也就是说 Block 1 中的第五行部分数据会被丢弃，而直接从第六行数据读取。这样做的原因是，Block 1 中的第五行部分数据在程序读取前一个 Block 的时候已经被读取了，所以可以直接丢弃。
其他剩下的 Block 读取逻辑和这个一致。
从上面的分析可以得出以下的总结
Split 和 HDFS Block 是一对多的关系；
HDFS block 是数据的物理表示，而 Split 是 block 中数据的逻辑表示；
满足数据本地性的情况下，程序也会从远程节点上读取少量的数据，因为存在行被切割到不同的 Block 上。
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