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所有的省时间优化，主要是讲Hadoop采用的数据本地优化，避免浪费宝贵的网络带宽，但是有时候对于一个Map任务输入来说，储存有某个HDFS数据块备份的三个节点可能正在运行其他map任务，此时作业调度，也就是所谓的JobTracker需在三个备份中的某个数据寻求同个机架中的空闲机器来运行该map任务。

所以我们应该清楚了为什么最佳分片大小应该与块大小相同：因为这种机制可以确保可以储存在单个节点上的最大输入块的大小。换句话说加重的字体是我们的目标。如果分片跨越两个数据块，那么对于任何一个HDFS节点，基本上都不可能同时储存这两个数据块，因此分片中的部分数据需要通过网络传输到map任务节点，与使用本地数据运行整个map任务相比，这种方法显然效率更低。

此外，应该注意map任务应该将结果存入本地硬盘，而不是HDFS系统。因为它产生的只是中间结果。

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网站题目：map分片大小要与块大小相同吗
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