一：简单认识InputFormat类
InputFormat主要用于描述输入数据的格式，提供了以下两个功能：
1）、数据切分，按照某个策略将输入数据且分成若干个split，以便确定Map Task的个数即Mapper的个数，在MapReduce框架中，一个split就意味着需要一个Map Task;
2)为Mapper提供输入数据，即给定一个split，(使用其中的RecordReader对象)将之解析为一个个的key/value键值对。
下面我们先来看以下1.0版本中的老的InputFormat接口：
- public interface InputFormat<K,V>{
-
-
- public InputSplit[] getSplits(JobConf job,int numSplits) throws IOException;
-
-
-
- public RecordReader<K,V> getRecordReader(InputSplit split,
- JobConf job,
- Reporter reporter) throws IOException;
- }
InputSplit
getSplit(...)方法主要用于切分数据，它会尝试浙江输入数据且分成numSplits个InputSplit的栓皮栎split分片。InputSplit主要有以下特点：
1）、逻辑分片，之前我们已经学习过split和block的对应关系和区别，split只是在逻辑上对数据分片，并不会在磁盘上讲数据切分成split物理分片，实际上数据在HDFS上还是以block为基本单位来存储数据的。InputSplit只记录了Mapper要处理的数据的元数据信息，如起始位置、长度和所在的节点；
![]()
2）、可序列化，在Hadoop中，序列化主要起两个作用，进程间通信和数据持久化存储。在这里，InputSplit主要用于进程间的通信。
在作业被提交到JobTracker之前，Client会先调用作业InputSplit中的getSplit()方法，并将得到的分片信息序列化到文件中，这样，在作业在JobTracker端初始化时，便可并解析出所有split分片，创建对象应的Map Task。
InputSplit也是一个interface，具体返回什么样的implement，这是由具体的InputFormat来决定的。InputSplit也只有两个接口函数：
- public interface InputSplit extends Writable {
-
-
-
-
-
-
-
- long getLength() throws IOException;
-
-
-
-
-
-
-
-
-
- String[] getLocations() throws IOException;
- }
在需要读取一个Split的时候，其对应的InputSplit会被传递到InputFormat的第二个接口函数getRecordReader，然后被用于初始化一个RecordReader，以便解析输入数据，描述Split的重要信息都被隐藏了，只有具体的InputFormat自己知道，InputFormat只需要保证getSplits返回的InputSplit和getRecordReader所关心的InputSplit是同样的implement就行了，这给InputFormat的实现提供了巨大的灵活性。
在MapReduce框架中最常用的FileInputFormat为例，其内部使用的就是FileSplit来描述InputSplit。我们来看一下FileSplit的一些定义信息：
-
-
-
-
- public class FileSplit extends org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit
- implements InputSplit {
-
- private Path file;
-
- private long start;
-
- private long length;
-
- private String[] hosts;
-
- FileSplit() {}
-
-
-
-
-
-
-
- @Deprecated
- public FileSplit(Path file, long start, long length, JobConf conf) {
- this(file, start, length, (String[])null);
- }
-
-
-
-
-
-
-
-
- public FileSplit(Path file, long start, long length, String[] hosts) {
- this.file = file;
- this.start = start;
- this.length = length;
- this.hosts = hosts;
- }
-
-
- public Path getPath() { return file; }
-
-
- public long getStart() { return start; }
-
-
- public long getLength() { return length; }
-
- public String toString() { return file + ":" + start + "+" + length; }
-
-
-
-
-
- public void write(DataOutput out) throws IOException {
- UTF8.writeString(out, file.toString());
- out.writeLong(start);
- out.writeLong(length);
- }
- public void readFields(DataInput in) throws IOException {
- file = new Path(UTF8.readString(in));
- start = in.readLong();
- length = in.readLong();
- hosts = null;
- }
-
- public String[] getLocations() throws IOException {
- if (this.hosts == null) {
- return new String[]{};
- } else {
- return this.hosts;
- }
- }
-
- }
从上面的代码中我们可以看到，FileSplit就是InputSplit接口的一个实现。InputFormat使用的RecordReader将从FileSplit中获取信息，解析FileSplit对象从而获得需要的数据的起始位置、长度和节点位置。
RecordReader
对于getRecordReader(...)方法，它返回一个RecordReader对象，该对象可以讲输入的split分片解析成一个个的key/value对儿。在Map Task的执行过程中，会不停的调用RecordReader对象的方法，迭代获取key/value并交给map()方法处理：
-
-
- K1 key = input.createKey();
- V1 value = input.createValue();
- while(input.next(key,value)){
-
- }
- input.close();
RecordReader主要有两个功能：
●定位记录的边界：由于FileInputFormat是按照数据量对文件进行切分，因而有可能会将一条完整的记录切成2部分，分别属于两个split分片，为了解决跨InputSplit分片读取数据的问题，RecordReader规定每个分片的第一条不完整的记录划给前一个分片处理。
●解析key/value：定位一条新的记录，将记录分解成key和value两部分供Mapper处理。
InputFormat
MapReduce自带了一些InputFormat的实现类：
![]()
下面我们看几个有代表性的InputFormat：
FileInputFormat
FileInputFormat是一个抽象类，它最重要的功能是为各种InputFormat提供统一的getSplits()方法，该方法最核心的是文件切分算法和Host选择算法：
-
-
- @SuppressWarnings("deprecation")
- public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits)
- throws IOException {
- FileStatus[] files = listStatus(job);
-
-
- job.setLong(NUM_INPUT_FILES, files.length);
- long totalSize = 0;
- for (FileStatus file: files) {
- if (file.isDir()) {
- throw new IOException("Not a file: "+ file.getPath());
- }
- totalSize += file.getLen();
- }
-
- long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits);
- long minSize = Math.max(job.getLong("mapred.min.split.size", 1),
- minSplitSize);
-
-
- ArrayList<FileSplit> splits = new ArrayList<FileSplit>(numSplits);
- NetworkTopology clusterMap = new NetworkTopology();
- for (FileStatus file: files) {
- Path path = file.getPath();
- FileSystem fs = path.getFileSystem(job);
- long length = file.getLen();
- BlockLocation[] blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
- if ((length != 0) && isSplitable(fs, path)) {
- long blockSize = file.getBlockSize();
-
- long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize);
-
- long bytesRemaining = length;
- while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
-
- String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,
- length-bytesRemaining, splitSize, clusterMap);
-
- splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
- splitHosts));
- bytesRemaining -= splitSize;
- }
-
- if (bytesRemaining != 0) {
- splits.add(new FileSplit(path, length-bytesRemaining, bytesRemaining,
- blkLocations[blkLocations.length-1].getHosts()));
- }
- } else if (length != 0) {
-
- String[] splitHosts = getSplitHosts(blkLocations,0,length,clusterMap);
-
- splits.add(new FileSplit(path, 0, length, splitHosts));
- } else {
-
-
- splits.add(new FileSplit(path, 0, length, new String[0]));
- }
- }
- LOG.debug("Total # of splits: " + splits.size());
- return splits.toArray(new FileSplit[splits.size()]);
- }
1）、文件切分算法
文件切分算法主要用于确定InputSplit的个数以及每个InputSplit对应的数据段，FileInputSplit以文件为单位切分生成InputSplit。有三个属性值来确定InputSplit的个数：
●goalSize：该值由totalSize/numSplits来确定InputSplit的长度，它是根据用户的期望的InputSplit个数计算出来的；numSplits为用户设定的Map Task的个数，默认为1。
●minSize：由配置参数mapred.min.split.size决定的InputFormat的最小长度，默认为1。
●blockSize：HDFS中的文件存储块block的大小，默认为64MB。
这三个参数决定一个InputFormat分片的最终的长度，计算方法如下：
splitSize = max{minSize,min{goalSize,blockSize}}
计算出了分片的长度后，也就确定了InputFormat的数目。
2）、host选择算法
InputFormat的切分方案确定后，接下来就是要确定每一个InputSplit的元数据信息。InputSplit元数据通常包括四部分，<file,start,length,hosts>其意义为：
●file标识InputSplit分片所在的文件；
●InputSplit分片在文件中的的起始位置；
●InputSplit分片的长度；
●分片所在的host节点的列表。
InputSplit的host列表的算作策略直接影响到运行作业的本地性
。我们知道，由于大文件存储在HDFS上的block可能会遍布整个Hadoop集群，而一个InputSplit分片的划分算法可能会导致一个split分片对应多个不在同一个节点上的blocks，这就会使得在Map Task执行过程中会涉及到读其他节点上的属于该Task的block中的数据，从而不能实现数据本地性，而造成更多的网络传输开销。
一个InputSplit分片对应的blocks可能位于多个数据节点地上，但是基于任务调度的效率，通常情况下，不会把一个分片涉及的所有的节点信息都加到其host列表中，而是选择包含该分片的数据总量的最大的前几个节点，作为任务调度时判断是否具有本地性的主要凭证。
FileInputFormat使用了一个启发式的host选择算法：首先按照rack机架包含的数据量对rack排序，然后再在rack内部按照每个node节点包含的数据量对node排序，最后选取前N个(N为block的副本数)node的host作为InputSplit分片的host列表。当任务地调度Task作业时，只要将Task调度给host列表上的节点，就可以认为该Task满足了本地性。
从上面的信息我们可以知道，当InputSplit分片的大小大于block的大小时，Map Task并不能完全满足数据的本地性，总有一本分的数据要通过网络从远程节点上读数据，故为了提高Map Task的数据本地性，减少网络传输的开销，应尽量是InputFormat的大小和HDFS的block块大小相同。
TextInputFormat
默认情况下，MapReduce使用的是TextInputFormat来读分片并将记录数据解析成一个个的key/value对，其中key为该行在整个文件(注意而不是在一个block)中的偏移量，而行的内容即为value。
CombineFileInputFormat
CombineFileInputFormat的作用是把许多文件合并作为一个map的输入，它的主要思路是把输入目录下的大文件分成多个map的输入, 并合并小文件, 做为一个map的输入。适合在处理多个小文件的场景。
SequenceFileInputFormat
SequenceFileInputFormat是一个顺序的二进制的FileInputFormat，内部以key/value的格式保存数据，通常会结合LZO或Snappy压缩算法来读取或保存可分片的数据文件。
