请教hdfs文件分块的问题

刚学习hadoop不久，有一些疑问，一直没有搞懂，希望高手帮忙解答下。

想问一下，在完全分布模式下，put一个文件到hdfs系统后，比如1G的数据文件， 上传后，这个文件会在上传目标目录中存一份的同时，是否就会开始进行分块，比如按64M 分块，然后把每块存到datanode上？


但是我看 http://www.aboutyun.com/thread-6794-1-1.html ， 这个里面写文件的流程是：
  文件写入
    Client向NameNode发起文件写入的请求。
    NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。
    Client将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中

也就是，分块是client来完成的。 如果是这样，请问client怎么分块，一般用什么技术分块？

分块后，存到哪个datanode上，是基于什么规则？

比如默认保存3个备份的情况下，第1,2备份是保存在某一个机架，第3备份是保存在另外一个机架，对吧。

但是，具体保存在哪个机器上，是基于什么规则呢，是完全随机分布吗？  还是有什么hash规则？

分块不复杂的，就像切菜一样，直接分割即可
每块的大小由hadoop-default.xml里配置选项进行划分。

[mw_shl_code=bash,true]<property>
  <name>dfs.block.size</name>
  <value>67108864</value>
  <description>The default block size for new files.</description>
</property>[/mw_shl_code]

这个就是默认的每个块64MB。
数据划分的时候有冗余，个数是由
[mw_shl_code=bash,true]<property>
  <name>dfs.replication</name>
  <value>3</value>
  <description>Default block replication.
  The actual number of replications can be specified when the file is created.
  The default is used if replication is not specified in create time.
  </description>
</property>[/mw_shl_code]
指定的。



具体由InputFormat这个接口来定义的，其中有个getSplits方法
#############################################

FileInputFormat(最常见的InputFormat实现）的getSplits方法中，首先会计算totalSize=8(可以对照源码看看，注意getSplits这个函数里的计量单位是Block个数，而不是Byte个数，后面有个变量叫bytesremaining仍然表示剩余的Block个数，有些变量名让人无语），然后会计算goalSize=totalSize/numSplits=4，对于File1，计算一个Split有多少个Block是这样计算的

long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize);

protected long computeSplitSize(long goalSize, long minSize, long blockSize) {
return Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize));
}
这里minSize是1（说明了一个Split至少包含一个Block，不会出现一个Split包含零点几个Block的情况），计算得出splitSize=4,所以接下来Split划分是这样分的：
Split 1: Block11, Block12, Block13,Block14
Split 2: Block15
Split 3: Block21, Block22, Block23
那用户指定的map个数是2，出现了三个split怎么办？在JobInProgress里其实maptasks的个数是根据Splits的长度来指定的，所以用户指定的map个数只是个参考。可以参看JobInProgress: initTasks()
里的代码：

  try {
   splits = JobClient.readSplitFile(splitFile);
  } finally {
   splitFile.close();
  }
  numMapTasks = splits.length;
  maps = new TaskInProgress[numMapTasks];

所以问题就很清晰了，还如果用户指定了20个map作业，那么最后会有8个Split（每个Split一个Block），所以最后实际上就有8个MapTasks，也就是说maptask的个数是由splits的长度决定的。