mapreduce 大文件

hadoop主要是hdfs和mapreduce两大框架，hdfs用来存储文件，mapreduce用来处理文件进行计算。1.首先，对于hdfs，dn负责存储文件，以及文件的副本，而nn负责存储文件的元数据，例如文件的块信息，以及位置信息等，这些数据会保存在nn的内存中，当存在很多的小文件时，每个小文件nn存储的元数据都是一样的，所以N个小文件会占用nn大量的内存，增大nn的负担。
2.而对于mapreduce来说，map的输入默认是一个输入文件对应一个map任务，所以如果不做特殊处理在使用mapreduce处理这些小文件时会一个小文件产生一个map。这样的话每个map只处理一个小文件，会造成很大的资源浪费，同时也会降低mapreduce的执行效率。
以上是我自己的理解，可能还有其他的原因。建议去网上自行搜索一些文章阅读。

　　1、存储文件的时候需要指定存储的路径，这个路径是hdfs的路径。而不是哪个节点的某个目录。比如./hadoop?fs?-put?localfile?hdfspat
一般操作的当前路径是/user/hadoop比如执行./hadoop?fs?-ls?.实际上就相当于./hadoop?fs?-ls?/user/hadoop
2、hdfs本身就是一个文件系统，在使用的时候其实不用关心具体的文件是存储在哪个节点上的。如果需要查询可以通过页面来查看，也可以通过api来实现查询。