Hadoop文件切割的原理是通過將大文件分割成多個小的數據塊（block），每個數據塊通常大小為128MB或256MB。這些數據塊會被分布式存儲在不同的數據節點上，這樣可以實現并行處理和高可靠性。
當客戶端要讀取或寫入一個大文件時，Hadoop會將該文件切割成多個數據塊，并分布式存儲在Hadoop集群的不同節點上。每個數據塊的副本會被復制多份，以提高數據的可靠性和容錯性。
在文件切割的過程中，Hadoop還會通過MapReduce等計算框架將數據塊分發給不同的計算節點，實現并行處理和高效的數據處理能力。通過文件切割，Hadoop可以實現海量數據的高效存儲和處理。
