HDFS学习(二) – HDFS Block介绍
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Block概念
磁盘有一个Block size的概念，它是磁盘读/写数据的最小单位。构建在这样的磁盘上的文件系统也是通过块来管理数据的，文件系统的块通常是磁盘块的整数倍。文件系统的块一般为几千字节(byte)，磁盘块一般为512字节(byte)
HDFS也有Block的概念，但它的块是一个很大的单元，默认是64MB。像硬盘中的文件系统一样，在HDFS中的文件将会按块大小进行分解，并作为独立的单元进行存储。但和硬盘中的文件系统不一样的是，存储在块中的硬的一个比块小的文件并不会占据一个块大小盘物理空间（HDFS中一个块只存储一个文件的内容）。
那为什么HDFS中的块如此之大呢？
在HDFS学习(一) – HDFS设计中，我们曾说过，对HDFS来说，读取整个数据的时间延迟要比读取到第一条记录的数据延迟更重要，就体现在这里。HDFS的Block设计的如此之大，也就是为了最小化寻道时间。把一个数据块设计的足够大，就能够使得数据传输的时间显著地大于寻找到Block所在时间。这样，传输一个由多个Block组成的文件的时间就取决于磁盘的传输速率。
举一个简单的例子，假设寻道时间大约为10ms，传输速度为100MB/s。为了使得寻道时间仅为传输时间的1%，我们就需要设置块的大小为100MB。HDFS默认的Block size是64MB，但是更多的企业里边，已经设置成128M，而且这个参数将随着新一代硬盘速度的增长而增长。
而Block Size的值也不宜设置过大，通常，Mapreduce中的Map任务一次只处理一个Block中的数据，如果启动太少的Task(少于集群中的节点的数量)，作业的速度就会比较慢。
对HDFS进行块抽象有哪些好处呢？
一、一个显而易见的好处是：一个文件的大小，可以大于网络中任意一个硬盘的大小。
文件的块并不需要存储在同一个硬盘上，一个文件的快可以分布在集群中任意一个硬盘上。事实上，虽然实际中并没有，整个集群可以只存储一个文件，该文件的块占满整个集群的硬盘空间。
二、使用抽象块而非整个文件作为存储单元，大大简化了系统的设计。
简化设计，对于故障种类繁多的分布式系统来说尤为重要。以块为单位，一方面简化存储管理，因为块大小是固定的，所以一个硬盘放多少个块是非常容易计算的；另一方面，也消除了元数据的顾虑，因为Block仅仅是存储的一块数据，其文件的元数据，例如权限等就不需要跟数据块一起存储，可以交由另外的其他系统来处理。
三、块更适合于数据备份，进而提供数据容错能力和系统可用性。
为了防止数据块损坏或者磁盘或者机器故障，每一个block都可以被分到少数几天独立的机器上(默认3台)。这样，如果一个block不能用了，就从其他的一处地方，复制过来一份。详细的关于HDFS数据完整性的问题，将在《Hadoop I/O学习(一) – 数据完整性》中详细介绍。
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