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1. InputFormat
InputFormat是MapReduce框架提供的用来处理job输入的基类
它主要定义了三个功能：
1.验证job输入是否合法
2.对输入文件进行逻辑切片(InputSplit)，然后将每个切片分发给单独的MapTask
3.提供切片读取器(RecordReader),用来读取切片中的数据
InputFormat作为抽象父类，只是定义了核心方法，根据具体的数据源类型和切片规则 MapReduce框架提供了很多功能子类
核心子类：
DBInputFormat：将数据库中的数据作为MR程序的输入数据
FileInputFormat：将hdfs或本地文件作为MR程序的输入数据
源码阅读：
package org.apache.hadoop.mapred;// InputFormat对象
public abstract class InputFormat<K, V> {TODO:1.将Mr程序输入的文件进行逻辑切分，并返回切片对象集合注意：1.这里的分割是逻辑分割，不是物理分割哦！！！public abstract List<InputSplit> getSplits(JobContext context) throws IOException, InterruptedException;TODO:1.为指定的切片对象，创建记录阅读器
public abstract RecordReader<K,V> createRecordReader(InputSplit split,TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException;
}// 切片对象
public class FileSplit extends InputSplit implements Writable {// 该切片 所属文件的路径private Path file;// 切片起始位置(文件偏移量)private long start;// 切片长度private long length;// 存储切片的hostsprivate String[] hosts;private SplitLocationInfo[] hostInfos;
}
2. FileInputFormat
FileInputFormat是当MR程序为hdfs或本地文件时，处理数据源的基类
它实现了很多具体方法，比如切片方法(getSplits)和isSplitable判断文件是否可切片
2.1 getSplits-切片规则
1.对job输入路径中的每个文件单独切片
2.判断每个文件是否支持切片
true : 按照指定切片大小对文件切片
false: 文件整体作为一个切片
2.2 怎样设置切片大小
// 切片大小计算规则
splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))// 切片大小设置参数
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=256000000 或
set mapred.min.split.size=256000000set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=256000000 或
set mapred.min.split.size=256000000//场景1: 没有设置minsize、maxsize参数
maxSize=Long.MAX_VALUE
minSize=1L
blockSize=本地目录32M|HDFS目录128M或256M(看hdfs文件块具体配置)splitSize=blockSize(32M|128M|256M)//场景2: 设置minsize、maxsize参数
maxSize=mapreduce.input.fileinputformat.split.maxSize
minSize=mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize
blockSize=本地目录32M|HDFS目录128M或256M(看hdfs文件块具体配置)需求1: splitSize > blockSize
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minSize=大于blockSize值需求2: splitSize < blockSize
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxSize=小于blockSize值2.3 源码阅读
可以看之前写的例子 🌰
3. CombineFileInputFormat
转载1: https://blog.csdn.net/hummingbird0/article/details/115084843
转载2: https://blog.csdn.net/qq_35241080/article/details/106065442