Hadoop文件切割的原理是通过将大文件分割成多个小的数据块（block），每个数据块通常大小为128MB或256MB。这些数据块会被分布式存储在不同的数据节点上，这样可以实现并行处理和高可靠性。
当客户端要读取或写入一个大文件时，Hadoop会将该文件切割成多个数据块，并分布式存储在Hadoop集群的不同节点上。每个数据块的副本会被复制多份，以提高数据的可靠性和容错性。
在文件切割的过程中，Hadoop还会通过MapReduce等计算框架将数据块分发给不同的计算节点，实现并行处理和高效的数据处理能力。通过文件切割，Hadoop可以实现海量数据的高效存储和处理。
