概念介绍
在HDFS系统中，为了便于文件的管理和备份，引入分块概念（block）。这里的块是HDFS存储系统当中的最小单位，HDFS默认定义一个块的大小为64MB。当有文件上传到HDFS上时，若文件大小大于设置的块大小，则该文件会被切分存储为多个块，多个块可以存放在不同的DataNode上，整个过程中HDFS系统会保证一个块存储在一个datanode上。但值得注意的是如果某文件大小没有到达64MB，该文件并不会占据整个块空间。
HDFS中的NameNode会记录在上述文件分块中文件的各个块都存放在哪个dataNode上，这些信息一般也称为元信息(MetaInfo)。元信息的存储位置由dfs.name.dir指定。
当一个作业提交到Hadoop运行的时候，其中的核心步骤是MapReduce，在这个过程中传输的数据可能会很多，Hadoop会将MapReduce的输入数据划分为等长的小数据块，称为输入分片或者分片。hadoop为每个分片构建一个map任务,分片的默认实现由InputSplitFormat类的getSplits()方法指定：
longsplitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize);
//computeSplitSize方法中省略其他代码，核心计算规则如下
Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize));
其中goalSize的值为：(InputFile的大小)/（配置文件中定义的mapred.map.tasks的值）
minsize的值为：配置文件mapred.min.split.size的值
blockSize的值为：64(默认情况)
可以通过上述计算了解到，hadoop计算的分片大小不小于blockSize，并且不小于mapred.min.split.size。默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为64M）为一个分片，即分片大小等于分块大小。当某个分块分成均等的若干分片时，会有最后一个分片大小小于定义的分片大小，则该分片独立成为一个分片。
hadoop在存储有输入数据（HDFS中的数据）的节点上运行map任务，可以获得高性能，这就是所谓的数据本地化。所以最佳分片的大小应该与HDFS上的块大小一样，因为如果分片跨越2个数据块，对于任何一个HDFS节点（基本不肯能同时存储这2个数据块），分片中的另外一块数据就需要通过网络传输到map任务节点，与使用本地数据运行map任务相比，效率则更低！
