參考部落格：
輸入分片（input split）：在進行map計算之前，mapreduce會根據輸入檔案計算輸入分片（input split），每個輸入分片（input split）針對乙個map任務，輸入分片（input split）儲存的並非資料本身，而是乙個分片長度和乙個記錄資料的位置的陣列。
hadoop 2.x預設的block大小是128mb，hadoop 1.x預設的block大小是64mb，可以在hdfs-site.xml中設定dfs.block.size，注意單位是byte。
分片大小範圍可以在mapred-site.xml中設定，mapred.min.split.size mapred.max.split.size，minsplitsize大小預設為1b，maxsplitsize大小預設為long.max_value = 9223372036854775807
那麼分片到底是多大呢？
minsize=max
maxsize=mapred.max.split.size
splitsize=max}
我們再來看一下原始碼
所以在我們沒有設定分片的範圍的時候，分片大小是由block塊大小決定的，和它的大小一樣。比如把乙個258mb的檔案上傳到hdfs上，假設block塊大小是128mb，那麼它就會被分成三個block塊，與之對應產生三個split，所以最終會產生三個map task。我又發現了另乙個問題，第三個block塊裡存的檔案大小只有2mb，而它的block塊大小是128mb，那它實際占用linux file system的多大空間？
答案是實際的檔案大小，而非乙個塊的大小。
有大神已經驗證這個答案了
（1）預設map個數
如果不進行任何設定，預設的map個數是和blcok_size相關的。
default_num = total_size / block_size;
結論1.如果想增加map個數，則設定mapred.map.tasks 為乙個較大的值。
2.如果想減小map個數，則設定mapred.min.split.size 為乙個較大的值。
3.如果輸入中有很多小檔案，依然想減少map個數，則需要將小檔案merger為大檔案，然後使用準則2。
hadoop 分片 分割槽概念
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