HDFS块大小默认为什么是64MB(或者是128MB）

1 HDFS的设计特点？

可以进行超大文件存储
对商用硬件要求不高
式数据访问：适合一次写入，多次读出的场景，适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用等文件系统。
HDFS只支持单个写入者，而且文件的写入只能以“添加”方式在文件末尾写数据。
因为namenode的原因，不适合大量小文件的存储。
数据访问的延迟相对较高，不适合进行低延迟处理
对商业硬件要求低，可以再廉价的机器上运行。

2 HDFS 文件块大小问题？

块的大小设置原则：最小化寻址开销。
HDFS的块比磁盘的块大(磁盘的块一般为512字节)，其目的是为了最小化寻址开销

然而真正实际开发中要把block设置的远大于128MB，比如存储文件是1TB时，一般把Block大小设置成512MB.但是也不能任意设置的太大，比如200GB一个，因为在MapReduce的map任务中通常一次只处理一个块中数据（切片大小默认等于block大小），如果设置太大，因为任务数太少（少于集群中的节点数量），那么作业的运行速度就会慢很多，此外比如故障等原因也会拖慢速度。

如何设置块的大小？
主要由以下考虑：

减少硬盘寻道时间(disk seek time)：
减少Namenode内存消耗：
Map崩溃问题：
监管时间问题：
问题分解问题：
约束Map输出：

详细说明

参考：HDFS块大小默认为什么是64MB(或者是128MB）
主要由以下考虑：

减少硬盘寻道时间(disk seek time)
HDFS设计前提是支持大容量的流式数据操作，所以即使是一般的数据读写操作，涉及到的数据量都是比较大的。假如数据块设置过少，那需要读取的数据块就比较多，由于数据块在硬盘上非连续存储，普通硬盘因为需要移动磁头，所以随机寻址较慢，读越多的数据块就增大了总的硬盘寻道时间。当硬盘寻道时间比io时间还要长的多时，那么硬盘寻道时间就成了系统的一个瓶颈。合适的块大小有助于减少硬盘寻道时间，提高系统吞吐量。传输一个由多个块的组成的文件取决于磁盘传输速率。如寻址时间约为10ms，传输速率为100MB/S，为了使寻址时间仅占传输时间的1%，块的大小设置约为100MB，默认大小是64MB，现在在实际身缠中都是128MB了，随着新一代磁盘去东区传输速率的提升，块的大小将会被设置的更大。

减少Namenode内存消耗
对于HDFS，他只有一个Namenode节点，他的内存相对于Datanode来说，是极其有限的。然而，namenode需要在其内存FSImage文件中中记录在Datanode中的数据块信息，假如数据块大小设置过少，而需要维护的数据块信息就会过多，那Namenode的内存可能就会伤不起了。

Map崩溃问题：
系统需要重新启动，启动过程需要重新加载数据，数据块越大，数据加载时间越长，系统恢复过程越长。

监管时间问题：
主节点监管其他节点的情况，每个节点会周期性的把完成的工作和状态的更新报告回来。如果一个节点保持沉默超过一个预设的时间间隔，主节点记录下这个节点状态为死亡，并把分配给这个节点的数据发到别的节点。对于这个“预设的时间间隔”，这是从数据块的角度大概估算的。假如是对于64MB的数据块，我可以假设你10分钟之内无论如何也能解决了吧，超过10分钟也没反应，那就是死了。可对于640MB或是1G以上的数据，我应该要估算个多长的时间内？估算的时间短了，那就误判死亡了，分分钟更坏的情况是所有节点都会被判死亡。估算的时间长了，那等待的时间就过长了。所以对于过大的数据块，这个“预设的时间间隔”不好估算。

问题分解问题：
数据量大小是问题解决的复杂度是成线性关系的。对于同个算法，处理的数据量越大，它的时间复杂度也就越大。块的大小太大的话，一个map任务处理一个块，那任务数就变少了，作业运行速度也就变慢了。

约束Map输出：
在Map Reduce框架里，Map之后的数据是要经过排序才执行Reduce操作的。想想归并排序算法的思想，对小文件进行排序，然后将小文件归并成大文件的思想

参考：

https://www.jianshu.com/p/cd010e4f2e18