这些块是否物理上存在于普通文件系统（如ntfs）的硬盘上，即我们可以看到宿主文件系统（ntfs）上的块，还是只能使用hadoop命令看到这些块？
是的，这些块物理上存在于集群中数据节点的磁盘上。我想如果你在其中一个datanode上并且你真的想看到它们，你可以“看到”它们，但是这可能不会很有启发性。它只会是一个随机的128m（或者别的什么） dfs.block.size 设置为in hdfs-site.xml )没有有意义文件名的文件片段。这个 hdfs dfs 命令使您能够将hdfs视为“真正的”文件系统。
hadoop是在运行任务之前创建块的，也就是说，只要有文件，块就从一开始就存在，还是hadoop只在运行任务时创建块。
当您将文件放入hdfs时（通过任何适用于您的情况的方法），hadoop负责将文件分割成块并在datanodes之间分发它们。
在拆分之前（即inputformat类的getsplits方法）是否会确定和创建块，而不管拆分的数量是多少，还是取决于拆分之后？
不完全确定您的意思，但是这些块存在于之前，并且与您对它们所做的任何处理无关。
运行任务前后的块是相同的还是取决于配置，是否有两种类型的块—一种用于存储文件，另一种用于将文件分组并通过网络发送到数据节点以执行任务？
同样，hdfs中的块是在任何处理完成之前确定的，如果有任何处理完成的话。hdfs只是一种以分布式方式存储大文件的方法。当您进行处理时，例如使用mapreduce作业时，hadoop会将中间结果写入磁盘。这与hdfs中原始文件的阻塞无关。

1.这些块是否物理上存在于普通文件系统（如ntfs）的硬盘上，即我们是否可以看到宿主文件系统（ntfs）上的块，或者只能使用hadoop命令看到这些块？
对。块在物理上存在。您可以使用以下命令 hadoop fsck /path/to/file -files -blocks 有关查看块的命令，请参阅以下se问题：
在hadoop中查看文件的块数
2.hadoop是否在运行任务之前创建块，即只要有文件，就从一开始就存在块，或者hadoop仅在运行任务时创建块。
hadoop=分布式存储（hdfs）+分布式处理（mapreduce&yarn）。
mapreduce作业处理输入分割=>输入分割是从datanodes中的数据块创建的。数据块是在文件的写操作期间创建的。如果在现有文件上运行作业，则在Map操作期间，将在创建作业和InputSplit之前预先创建数据块。您可以将数据块视为物理实体，将inputsplit视为逻辑实体。mapreduce作业不会更改输入数据块。reducer将输出数据生成为新的数据块。
Map程序进程输入拆分并将输出发送到reducer作业。
3.第三个问题，在拆分之前（即inputformat类的getsplits方法）是否会确定和创建块，而不管拆分的数量是多少，还是取决于拆分之后？
输入已可用于physicals dfs块。mapreduce作业在inputsplit中工作。块和输入拆分可能相同，也可能不同。块是物理实体，inputsplit是逻辑实体。有关更多详细信息，请参阅以下问题：
hadoop如何执行输入拆分？
4.第四个问题运行任务前后的块是相同的还是取决于配置，是否有两种类型的块—一种用于存储文件，另一种用于将文件分组并通过网络发送到数据节点以执行任务？
Map器输入：输入块预先存在。Map过程从输入块/分割开始，这些块/分割在Map程序作业开始之前已存储在hdfs中。
Map器输出：不存储在hdfs中，在复制因子x大于1的hdfs上存储中间结果是没有意义的。
减速机输出：减速机输出存储在hdfs中。块的数量将取决于减速机输出数据的大小。