2000元阿里云代金券免费领取，2核4G云服务器仅664元/3年，新老用户都有优惠，立即抢购>>>
阿里云采购季（云主机223元/3年）活动入口：请点击进入>>>，
阿里云学生服务器（9.5元/月）购买入口：请点击进入>>>，
Hadoop数据块分散存储的数据块大小是一个关键参数，它决定了文件在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中如何被切分和存储。在HDFS中，数据块是基本的数据存储单位，文件被分割成多个块，然后这些块被分散存储在不同的数据节点（DataNode）上。
Hadoop默认的数据块大小通常为64MB、128MB或256MB，但这个值是可以根据集群的具体情况和需求进行调整的。数据块的大小选择需要权衡多个因素，包括数据的访问模式、存储效率、网络带宽以及磁盘I/O性能等。
较大的数据块可以减少元数据的大小和NameNode的内存压力，因为每个块都需要在NameNode中进行记录。然而，较大的数据块可能导致数据读取时的效率降低，因为读取整个块可能只需要其中的一小部分数据。相反，较小的数据块可以提高读取效率，但会增加元数据的大小和NameNode的内存开销，同时也可能增加网络传输的开销。
因此，在选择数据块大小时，需要根据实际应用场景进行权衡。例如，对于需要频繁读取小文件的应用，可以选择较小的数据块大小以提高读取效率；而对于大文件的存储和批量处理应用，较大的数据块大小可能更为合适。
需要注意的是，Hadoop的数据块大小一旦设置，将对整个集群生效，因此在设置前需要充分考虑集群的整体需求和性能。此外，随着Hadoop版本的不断更新和优化，数据块大小的选择也可能会有所变化，建议参考官方文档和最佳实践进行配置。
